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多智能体AI系统对存储架构的挑战长上下文与共享Memory.docx
资料介绍
多智能体AI系统对存储架构的挑战：长上下文与共享Memory
摘要
多智能体AI（Agentic AI）系统对存储架构提出了全新挑战。Agent需要不断执行规划、检索、调用工具、读取文件、运行代码，长上下文管理和共享Memory成为存储系统的核心需求。SK海力士在FMS 2026上指出，AI从训练走向Agent化，将同时扩大DRAM与NAND需求。本文从多智能体AI的存储需求、长上下文挑战与共享Memory架构等维度，系统分析Agentic AI对存储架构的影响。
一、多智能体AI的存储需求
Agent需要实时处理长上下文、管理用户状态和长期记忆、频繁读写向量数据库。每次推理调用都会产生大量中间数据，对存储的带宽和延迟提出了更高要求。
二、长上下文挑战
上下文窗口从4K扩展至128K甚至1M tokens，KV Cache占用从0.5GB飙升至64GB以上。长上下文管理需要TB级的内存池和智能数据分层策略。
三、共享Memory架构
多Agent系统需要共享的内存资源池，CXL内存池化和HBF等新技术为共享Memory提供了硬件基础。SK海力士预计Agentic AI将贡献全球DRAM新增需求的26%至77%。
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