于AI Agent落地应用里，资源占用常常决定着它能不能在开发者本地环境顺畅运行。最近，我们针对相关对象开展了一场全流程开发实测，着重观察两者于执行复杂任务之际的“指令稳定性”以及“内存开销”。

1、测试场景：从零构建经典权限管理系统

测试环境：

为了模拟真实开发压力，我们设定了一个标准化的全栈开发任务：

原始任务指令：

我筹划着去开发一款堪称经典的权限管理系统，此项系统被命名为 demo1-web，在这其中还需构建两个目录，这两个目录分别被划分成前端以及后端，后端所依托的是 solon v3.10.1 以及 java8，前端则围绕着vue3展开开发，其界面务必会呈现出清爽且美观的样子。首先，去做一件事时，要设计一个配有架构师、前端开发人员、后端开发人员、测试员这四个角色的agent team，要是有必要，每个模块皆可安排一个角色同时进行开发，架构师必须把控好关键环节。接着codejock 17，对做好的团队架构设计方案进行保存，将其存为demo1-team.md文件，因为要时常查看，以防忘掉相关内容。再者，生成子代理之际，要把它当作文件来保存codejock 17，毕竟万一任务中途中断，也能够再次使用。之后，驱动这个团队去开展开发工作、进行单元测试以及界面测试，界面测试要用无头浏览器来进行。全部完成之后，使其运行起来，以便呈递给我检查实际效果。

2、核心对撞：内存使用情况监控

测试过程中，我们记录了两个关键时间节点的内存占用数据：

3、数据可视化

开机没多久就占用了差不多2.7G的内存，然而却仅仅保持在500M那儿徘徊。

随着任务朝着更深层次推进，其内存不断地持续飙升直至达到4.3G，进而出现了明显的资源堆积情况；与之形成对照的是，另一对象的内存曲线呈现出极为平稳的态势，仅仅只是微增到了559M。

4、测试视频实录

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5、实验结论呈现出极致的轻量特性，它延续了 Solon 框架一直秉持的“克制”理念，在同等复杂程度的 Agent 编排任务情形下，其内存占用仅为同类型产品约莫 13% 的水平。它运行态势平稳，从 5 分钟至 15 分钟的相关数据方面来看，几乎不存在内存泄露或者无效堆积的状况，伴着执行时间的不断增加，资源压力呈线性增长态势。在开发体验上，于本地开发环境当中，13% 的内存占用表明开发者能够同时开启多个 Agent 进行协作，而不必担忧 IDE 或者系统出现卡顿现象。

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