The author describes encountering 19 GB of memory compression while running a large LLM with MLX on an M1 Max, initially mistaking it for a leak. The fix involved a single MLX API call to properly manage macOS unified memory for large models idling between inferences.
O autor percebeu que a gestão de memória e outras funcionalidades complexas em agentes de IA são análogas ao middleware em desenvolvimento web. Essa compreensão levou à criação do Agent Express, que utiliza o padrão de requisição-resposta para simplificar a construção de agentes de IA.
A transição de um único agente de IA para sistemas coordenados de múltiplos agentes transforma a memória num problema arquitetónico complexo. Desafios como perda de contexto, trabalho duplicado e informações desatualizadas tornam a gestão de memória multiagente um dos maiores desafios de infraestrutura para 2025.
This article explores memory management best practices in OpenClaw deployments, detailing common causes of memory failure, such as the silent dropping of context. It offers solutions like summarization or archiving to prevent data loss and agent forgetting.
The increasing complexity of AI tools leads to higher token usage, not just from detailed prompts but also from persistent context windows and memory usage. Often unnoticed, these open windows and shared contexts incur hidden memory costs with every prompt sent.