上下文压缩策略
Introduction
上下文压缩、长会话压缩、结构化摘要、compaction、按任务而非按请求优化 token、可持久的交接摘要（保留决策/文件/风险/下一步）、Agent 忘了自己改过哪些文件、压缩质量评估。当用户说「会话太长要压缩一下」「怎么设计对话摘要策略」「压缩之后 Agent 就忘了改过什么文件」「怎么评估摘要有没有丢关键信息」「大代码库超出上下文怎么办」时使用。核心：优化「每任务 token」而不是「每请求 token」（压缩丢了路径/报错/理由会逼 Agent 重新探索，反而更贵）；三种方法——锚定迭代摘要（长会话、需要文件追踪，首选）、不透明压缩（短会话、极致压缩、不可审计）、全量再生摘要（可读性优先、有清晰阶段边界）；先解决「产物轨迹」这个最弱维度；带强制章节的结构化摘要；用探针而不是 ROUGE 评估；六维评分。附评估框架参考。也覆盖「改过的文件」「对话摘要策略」「关键信息」这类说法。改编自 Agent Skills for Context Engineering 的 context-compression（MIT）。
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