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#10092·AstrBot

[Bug] 历史中的 base64 图片导致内存耗尽（MemoryError）：图片体积对上下文压缩不可见 + 轮数裁剪默认关闭

Author: MostimaBridgesCreated Sep 15, 2026Updated Sep 15, 2026

问题描述

在 v4.28.1 上，一个长期对话在上下文变长后，机器人开始持续报错，最终连纯文本消息也无法处理：

LLM 响应错误: All chat models failed: MemoryError:

随后同一会话中，用户发送任意纯文本（如「好多问题」）都会失败，且错误信息为空：

[2026-09-15 10:29:56.833] [Core][ERRO][v4.28.1] [agent_sub_stages.internal:541]: Error occurred while processing agent:

对用户可见的两条报错文本分别是：

LLM 响应错误: All chat models failed: MemoryError:
Error occurred while processing agent request:

MemoryError 由 AstrBot 自身进程抛出（不是服务商返回的），说明进程内存被耗尽。而发送纯文本也会失败这一事实说明问题不在当前消息，而在每轮都要重建的会话历史。

复核 v4.28.1 代码后，确认历史中的 base64 图片会持续累积，且现有的两道"安全网"都拦不住它。

1. 图片体积对 token 计数完全不可见

astrbot/core/agent/context/token_counter.py:34：

python
IMAGE_TOKEN_ESTIMATE = 765

EstimateTokenCounter.count_tokens() 对每个 ImageURLPart 一律累加该常量：

python
elif isinstance(part, ImageURLPart):
    total += IMAGE_TOKEN_ESTIMATE

一张 3 KB 的图与一张 30 MB 的图，token 计数完全相同。上下文压缩的触发条件依赖该计数，因此图片再大也不会触发压缩。

2. 轮数裁剪默认关闭

astrbot/core/config/agent_runner.py:114：

python
max_turns = compression_config.get("max_turns", -1)

astrbot/core/agent/context/manager.py:60：

python
# 1. 基于轮次的截断 (Enforce max turns)
if self.config.enforce_max_turns != -1:
    result = self.truncator.truncate_by_turns(...)

默认值为 -1（不限制），该整段被跳过。于是两道限制同时失效：轮数不裁剪，token 压缩又看不见图片体积。

3. base64 确实会进入持久化历史

astrbot/core/provider/entities.py:192 的 ProviderRequest.assemble_context() 把图片引用内联为 base64 data URI：

python
# 3. Read image references without resizing or transcoding.
...
image_data = await resolve_image_ref_to_base64_data(image_url)
content_blocks.append(
    {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_data.to_data_url()}},
)

同一函数中的注释明确说明这些 data URI 也会进入持久化历史：

python
# Capture bytes before event cleanup. Extra image paths must also
# reach providers and persisted history as portable data URIs.

astrbot/core/agent/runners/tool_loop_agent_runner.py:339/344/351 调用该方法生成运行期消息，随后由 dump_messages_with_checkpoints(all_messages) 写入会话历史；下一轮又由 astrbot/core/astr_main_agent.py:1358 原样读回：

python
req.contexts = json.loads(req.conversation.history)

4. 放大效应

每个请求路径上，同一份历史会被反复复制：SQLite 读出字符串 → json.loads 构建对象图 → 序列化为 HTTP 请求体 → provider SDK 再包一层。一份数十 MB 的 base64 历史，峰值内存可达数倍。

5. 加重问题的几处实现

  • 内存耗尽被当作模型故障重试。 tool_loop_agent_runner.py:625 使用 except Exception 捕获异常后 continue，会对同一份超大 payload 依次尝试全部 fallback provider，越重试越吃内存；最终在 :642 抛出 All chat models failed: {type}: {e}。

  • 错误信息丢失异常类型。 agent_sub_stages/internal.py:541：

    python
    logger.error(f"Error occurred while processing agent: {e}")

    以及紧随其后的 error_text 同样只拼 {e}。MemoryError() 无参数、str() 为空串，用户因此只看到 Error occurred while processing agent request:，完全无法判断是内存问题。

  • WebUI 预览会原样返回整份历史。 astrbot/dashboard/services/conversation_service.py:143 的 get_conversation_detail() 直接返回 conversation.history，无分页与体积控制；超大会话会触发 astrbot/dashboard/api/app.py:178 的全局兜底，表现为 Internal server error。

  • Dashboard 与机器人在同一进程。 astrbot/core/core_lifecycle.py:358 用 asyncio.gather(*self.curr_tasks) 同时运行包括 Hypercorn 在内的所有任务，因此在 WebUI 打开超大会话可以把机器人本体一起拖垮。

补充一点：is_recoverable_image_error() 的设计是正确的——它明确把资源耗尽排除在"可跳过"之外（OSError + errno.ENOMEM 时返回 False），但上层又用 except Exception 把 MemoryError 捞了回来。

如何复现

  1. 使用内置 Agent，保持 agent_runner.config.compression 的默认值（max_turns 未设置）。
  2. 在同一会话中多轮发送图片（尤其大图），穿插纯文本消息。
  3. 观察 req.contexts：每轮都会携带此前全部轮次的图片 data URI，且长度持续增长。
  4. 当累计体积超过可用内存时，任意消息（包括纯文本）都会抛出 MemoryError。

本机观测：data/data_v4.db 体积 141 MB，文件修改时间为 2026-09-15 09:18:29，而首次 MemoryError 出现在 09:19:51。单会话的体积明细仍在统计中。

期望行为

  • 图片占用应纳入上下文体积核算，例如按 data URI 实际长度参与 token 估算，或提供独立的字节预算，使压缩/裁剪能够及时触发。
  • max_turns 建议有非无限的安全默认值，或至少在启用图片的场景下生效。
  • 资源耗尽不应进入 fallback 重试：except Exception 应排除 MemoryError 等资源类异常，直接向上抛出。
  • 错误信息应保留异常类型：{e} 对无参异常会得到空串，建议改为 {type(e).__name__}: {e} 或等价形式。
  • WebUI 会话预览应做分页或体积限制，避免单个超大会话影响服务端。

相关 issue

  • #4296 报告了同一现象（图片 base64 滞留历史导致 token 爆炸），已以 completed 关闭；但 v4.28.1 中 base64 仍会进入历史（见上文代码），且 token 计数改为按固定值计入，因此 token 口径的消耗被掩盖，而内存层面的问题并未随之消失。
  • #8032 建议剥离历史消息中的图片（token 优化方向），与本 issue 的诉求部分重合。
  • #7372 报告了长上下文在 WebUI 预览卡住，与本 issue 第 5 点相关，但本 issue 包含服务端 Internal server error 与进程级内存耗尽。

环境

  • AstrBot 版本：v4.28.1
  • 操作系统：Windows
  • 部署方式：Windows 源码部署（uv / venv）
  • 消息平台适配器：Onebot v11（NapCat）

错误日志

LLM 响应错误: All chat models failed: MemoryError:
[2026-09-15 10:29:56.787] [Core] [DBUG] [agent_sub_stages.internal:193]: ready to request llm provider
[2026-09-15 10:29:56.787] [Core] [DBUG] [agent_sub_stages.internal:221]: acquired session lock for llm request
[2026-09-15 10:29:56.833] [Core][ERRO][v4.28.1] [agent_sub_stages.internal:541]: Error occurred while processing agent:

检查清单

  • 我已在 Issue 列表中搜索过相关问题仍无法解决，或该问题从未被报告过。
  • 我已尝试过禁用所有插件，排除了可能是因插件导致的问题。
  • 我报告的问题与 AstrBot 本体相关，而非在报告某一插件的问题。
  • 我已阅读并同意本项目的贡献者行为准则。

Source: AstrBotDevs/AstrBot

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