AI那些趣事系列106：大模型 Agent 的 “记忆瘦身术”：上下文压缩工程如何破解性能与成本困局？-优快云博客

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第一百零六篇文章，这个系列将介绍在AI领域中的一些学习和思考，以及实战中的经验教训总结。本篇主要是分享大模型Agent上下文压缩工程。

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知乎专栏：数据拾光者
公众号：数据拾光者

大模型应用从 “单次问答” 走向 “复杂任务处理” 的过程中，Agent 逐渐成为核心载体 —— 它像一位 “智能助理”，能自主规划步骤、调用工具、整合信息，完成从数据分析到代码生成的一系列任务。但随着任务复杂度提升，很容易出现“上下文爆炸”的问题。

就像我们处理日常工作时，若把所有邮件、文档、聊天记录都摊在桌面上，不仅找东西变慢，桌面还可能 “超载崩溃”。Agent 的上下文也是如此：任务过程中积累的历史对话、工具返回结果、中间计算步骤不断堆积，轻则导致大模型响应延迟，重则超出上下文窗口限制（比如 GPT-4 Turbo 的 128K 窗口，看似很大，处理多轮代码调试时仍会捉襟见肘），甚至推高 Token 消耗成本（按当前市场价，100 万 Token 成本约 1-5 美元，高频使用下是不小的开支）。

本文主要从 “为什么需要上下文压缩”“有哪些压缩方法”“主流产品怎么做” 三个维度，用通俗的语言拆解 Agent 的 “上下文瘦身术”，解决上下文压缩问题。

01 为什么 Agent 离不开上下文压缩？

首先我们需要明白：Agent 的上下文为什么会 “爆炸”？它带来的问题是什么？下面先看一个真实场景：用 Agent 做代码调试：

假设你用 Agent 帮你调试一个 Python 数据分析脚本，整个过程可能是这样的：

用户上传脚本文件，告诉 Agent“需要处理 Excel 数据，计算月度销售额并生成图表，但运行时报错”；
Agent 调用代码解析工具，返回 “发现两处可能问题：一是 Excel 路径错误，二是 pandas 版本不兼容”；
用户补充说明 “Excel 文件在 D 盘的 data 文件夹里，pandas 版本是 1.5.3”；
Agent 修改代码后，用户反馈 “图表生成成功，但销售额计算少了退款数据”；
Agent 调用数据查看工具，返回 “退款数据在 refund 列，未加入计算逻辑”；
再次修改后，用户确认 “结果正确，但希望图表配色更专业”……

这个过程中，Agent 的上下文里会不断叠加：原始脚本代码、工具调用结果、你的每一次反馈、Agent 的每一次思考、修改后的代码版本。如果脚本较长（比如几百行），工具返回的日志较多，多轮交互后上下文 Token 数会快速突破 1 万、5 万，甚至 10 万。通过上面这个示例，我们可以了解到Agent工程中为什么容易出现上下文爆炸的吻戏。

下面再看下上下文爆炸的 3 个核心痛点：

1.性能暴跌：大模型 “反应变慢”

大模型处理上下文的速度与 Token 数量正相关 ——Token 越多，模型需要 “阅读” 和 “记忆” 的内容越多，响应时间会明显增加。比如处理 1K Token 时响应时间约 1 秒，处理 10K Token 时可能延长到 5-10 秒，对于需要实时交互的场景（如实时代码调试、客服 Agent），这种延迟会严重影响体验。

2.成本高企：Token 消耗 “滚雪球”

大模型的计费方式以 Token 为单位，上下文越长，每轮交互消耗的 Token 越多。举个例子：某团队用 Agent 处理每日销售数据分析，每次任务上下文平均 5 万 Token，按 GPT-4 Turbo 的 0.06 美元 / 1K 输入 Token 计算，单次任务成本 0.3 美元，每天 100 次任务就是 30 美元，每月近 1000 美元 —— 这还只是单个场景的成本，多场景叠加后开支会急剧增加。

3.窗口受限：任务 “中途断档”

目前主流大模型的上下文窗口虽在扩大（如 Claude 3 Opus 支持 200K，Gemini Ultra 支持 150K），但并非无限。当 Agent 处理超长篇文档分析（如几百页的 PDF 报告）、多轮复杂对话（如连续几小时的咨询）时，上下文很容易超出窗口上限，导致 Agent “忘记” 之前的关键信息 —— 就像你和人聊天时，对方突然说 “你刚才说的是什么来着？我忘了”，任务自然无法继续。

正是这些痛点，让 “上下文压缩” 成为 Agent 工程的必选项：它不是 “可选优化”，而是 “能否落地” 的关键。

02 常见的上下文压缩策略

上下文压缩的核心目标很明确：在尽量保留关键信息的前提下，减少上下文的 Token 数量。就像我们整理工作文档时，尽量把不重要的草稿删掉、把核心结论标红、把长文档浓缩成摘要 ——Agent 的压缩策略也围绕这三个思路展开，可分为 “过滤式”“提炼式”“结构化” 三大类。

2.1 过滤式压缩：直接 “删掉没用的”

最直接的压缩方式：像筛子一样，把上下文里 “明显没用” 的信息过滤掉。核心逻辑是 “非关键信息不保留”，适合信息区分度高的场景。
常见做法：

按类型过滤
：比如 Agent 处理代码任务时，过滤掉 “工具调用的日志格式符”（如[工具返回开始][工具返回结束]）、“无关的寒暄内容”（如你说的 “麻烦了”“谢谢”）；
按时间过滤
：保留最近 N 轮交互的信息，删除更早的内容（比如只保留最近 5 轮对话，假设这 5 轮已足够支撑当前任务）；
按重要性过滤
：通过规则判断信息重要性 —— 比如代码调试场景中，“修改后的代码”“报错信息” 是重要的，“Agent 中间的试探性提问”（如 “你确定 Excel 路径没错吗？”）是次要的，可以过滤。

下面通过一个例子来说明：

原始上下文（约 800 Token）：
你：帮我调试这个 Python 脚本，功能是计算月度销售额，运行时报错了。脚本内容：【几百行 Python 代码】。Agent：我先调用代码解析工具看看。【调用工具，返回日志：[工具名称：代码解析器][状态：成功][结果：发现两处问题：1. Excel 路径错误，路径是 "C:/data.xlsx"，但可能文件不在该路径；2. pandas 版本可能不兼容，代码中用了 df.explode ()，该方法在旧版本可能有 bug]】你：哦，Excel 文件其实在 D 盘的 data 文件夹里，文件名是 sales_2024.xlsx。另外我电脑上的 pandas 版本是 1.5.3，是不是太低了？Agent：好的，我先确认下 pandas 1.5.3 是否支持 df.explode ()……（中间 50 字试探性分析）。根据查询，pandas 1.5.3 是支持该方法的，所以问题更可能在路径。我修改下代码的路径部分：【修改后的代码，约 200 字】。你：谢谢，我试试运行看看。

过滤后上下文（约 400 Token）：

你：帮我调试 Python 脚本（计算月度销售额，运行报错），脚本内容：【几百行 Python 代码】；补充：Excel 路径为 "D:/data/sales_2024.xlsx"，pandas 版本 1.5.3。Agent：调用代码解析工具，结果：1. 原路径 "C:/data.xlsx" 错误；2. pandas 1.5.3 支持 df.explode ()，排除版本问题；修改后代码：【修改后的代码，约 200 字】。

过滤式压缩优点与缺点：

优点：实现简单（用规则就能搞定）、压缩速度快（几乎不消耗额外计算资源）；
缺点：容易 “误删” 关键信息（比如过滤 “试探性提问” 时，可能删掉了 Agent 对某个潜在问题的判断），适合规则明确、任务简单的场景（如简单代码调试、单次信息查询）。

2.2 提炼式压缩：把 “长文变短文”

如果说过滤式是 “删东西”，提炼式就是 “浓缩东西”—— 用大模型把长段信息总结成摘要，保留核心逻辑，同时大幅减少 Token。这是目前最主流的压缩方式，适合信息密度高、无法直接过滤的场景（如长文档、复杂对话）。
常见做法：

单段提炼
：把上下文里的某一段长信息（如工具返回的 1000 字数据分析报告）浓缩成 100 字摘要；
多段整合提炼
：把多轮交互的信息整合起来，提炼成 “任务进展摘要”—— 比如把 10 轮对话浓缩成 “用户需求：调试销售额计算脚本；已解决问题：Excel 路径错误；待解决问题：图表配色优化；当前代码版本：V3”；
分层提炼
：对非常长的上下文（如 50K Token），先按 “轮次” 或 “信息类型” 拆分成多个片段，每个片段提炼成小摘要，再把小摘要整合提炼成总摘要（类似 “先分章节总结，再写全书摘要”）。

下面通过一个例子来说明：

原始上下文片段（工具返回的数据分析报告，约 1200 Token）：

【数据分析工具返回结果】
数据来源：2024 年 1-3 月销售数据，共包含 3 个工作表：“订单明细”“客户信息”“退款记录”，总数据量 12,568 条；
数据清洗情况：
a. 订单明细中，有 123 条记录的 “订单金额” 为空，已标记为缺失值，占比 0.98%；
b. 客户信息中，“所在城市” 字段有 56 条记录为 “未知”，已替换为 “其他城市”；
c. 退款记录中，所有记录的 “退款原因” 字段均完整，无缺失；
初步分析结果：
a. 1 月销售额：528,300 元，其中 A 产品占比 62%，B 产品占比 38%；
b. 2 月销售额：495,100 元，其中 A 产品占比 58%，B 产品占比 42%；
c. 3 月销售额：612,500 元，其中 A 产品占比 65%，B 产品占比 35%；
异常点：2 月 15-20 日期间，A 产品销售额仅为 28,000 元，远低于日均 18,000 元（此处应为笔误，实际日均约 16,500 元），需进一步确认是否为数据录入错误；
建议：下一步可分析 A 产品销售额波动原因，结合客户信息中的 “购买渠道” 字段，判断是否与某渠道活动结束有关。

提炼后摘要（约 200 Token）：

【数据分析工具返回摘要】2024 年 1-3 月销售数据（12,568 条，含订单、客户、退款表）：
数据清洗：订单金额缺失 123 条（0.98%），客户城市未知 56 条（已替换），退款原因无缺失；
销售额：1 月 52.83 万（A 占 62%）、2 月 49.51 万（A 占 58%）、3 月 61.25 万（A 占 65%）；
异常：2 月 15-20 日 A 产品销售额 2.8 万（低于日均 1.65 万），疑数据错误；
建议：结合客户购买渠道，分析 A 产品销售额波动原因。

提炼式压缩优点与缺点：

优点：压缩率高（通常能把 1000 Token 压缩到 100-200 Token）、能保留核心逻辑（比过滤式更智能，不易误删）；
缺点：需要额外调用大模型（增加少量成本和延迟）、提炼质量依赖大模型能力（如果大模型没理解关键信息，摘要可能遗漏重点）。

3.3 结构化压缩：把 “杂乱信息” 变 “表格 / 列表”

很多时候，上下文里的信息是 “非结构化” 的（如大段文字描述），但这些信息本身有固定格式（如时间、数值、名称）—— 这时可以用 “结构化” 的方式压缩：把文字转化为表格、列表、JSON 等格式，既减少冗余表述，又让信息更清晰。

常见做法：

表格化
：把 “多维度对比信息” 转化为表格，比如 Agent 处理 “产品选型” 任务时，把 “产品 A：价格 100 元，功能：A/B/C，缺点：速度慢；产品 B：价格 150 元，功能：A/D/E，缺点：成本高” 转化为表格；
列表化
：把 “步骤、条件、问题” 转化为列表，比如把 “任务步骤：1. 调用数据工具；2. 清洗数据；3. 计算指标；4. 生成报告” 转化为有序列表；
JSON 化
：适合需要后续工具调用的场景，把信息转化为 JSON 格式（如{"task_status": "processing", "completed_steps": ["data_clean", "indicator_calc"], "remaining_steps": ["report_gen"]}），方便工具解析。

下面通过一个例子来说明：

原始上下文（非结构化文字，约 500 Token）：

目前任务进展如下：已经完成的步骤有两个，第一个是数据清洗，具体做了缺失值填充和异常值删除，耗时约 2 分钟；第二个是指标计算，计算了月度销售额、客单价、复购率三个指标，其中月度销售额 52.83 万，客单价 185 元，复购率 23%。还没完成的步骤是生成报告，需要包含数据可视化图表（折线图展示销售额趋势、柱状图展示产品占比）和关键结论。当前遇到的问题是，生成折线图时，工具提示 “日期格式错误”，需要确认数据中的日期字段是否为 “YYYY-MM-DD” 格式。

结构化压缩后（表格 + 列表，约 200 Token）：
【任务进展】

1.已完成步骤：

步骤	具体操作	耗时	结果
数据清洗	缺失值填充 + 异常值删除	2min	数据质量达标
指标计算	计算销售额、客单价、复购率	3min	销售额 52.83 万，客单价 185 元，复购率 23%

2.待完成步骤：生成报告（含折线图 + 柱状图 + 关键结论）

3.当前问题：图表工具报错 “日期格式错误”，需确认日期字段是否为 “YYYY-MM-DD”。

结构化压缩的优点与缺点：

优点：信息密度极高（相同内容下 Token 最少）、可读性强（工具和人类都能快速获取信息）；
缺点：适用场景有限（仅适合有固定结构的信息）、需要提前定义结构模板（增加工程复杂度）。

下面是三种上下文压缩过程的详细对比图：

压缩类型	核心逻辑	压缩率	实现难度	适合场景
过滤式	删无关信息	低（30%-50%）	低	简单任务、信息区分度高
提炼式	浓缩核心信息	高（70%-90%）	中	复杂对话、长文档分析
结构化	转化为固定格式	极高（80%-95%）	高	步骤跟踪、指标对比、多维度信息

实际应用中，很少只用一种策略，更多是 “组合使用”—— 比如先过滤掉无关的寒暄内容，再把工具返回的长报告提炼成摘要，最后把摘要中的关键指标用表格结构化展示。

03 主流 Agent 产品的压缩实践

通常理论策略落地到产品时，会因为 “产品定位”“核心场景” 的不同而呈现出不同的风格。下面会对比5个主流 Agent 产品（Manus、Gemini CLI、Claude Code、ChatGPT Code Interpreter、LangChain Agent），拆解它们的压缩思路，看看不同产品是如何平衡 “信息完整性” 和 “性能成本” 的。

3.1 Manus

Manus核心思路 “永不丢失”，适合对信息完整性要求极高的场景。Manus 是 Anthropic 推出的 “长上下文 Agent”，主打 “处理超长篇文档和多轮复杂任务”，其上下文压缩的核心原则是“尽可能保留所有关键信息，只做最小程度的压缩”—— 就像一位严谨的档案管理员，不会轻易丢弃任何一份可能有用的文件，只会把文件整理得更整齐。

Manus的压缩原理：“分层缓存 + 增量提炼”，Manus 的压缩逻辑可以概括为 “先缓存，再提炼，不删除”：

全量缓存原始信息
：把所有交互记录、工具返回结果、中间步骤都存储在 “底层缓存” 中，确保 “原始信息永不丢失”；
增量提炼上下文
：每次交互后，不直接修改原始缓存，而是基于 “最新一轮信息 + 历史提炼摘要” 生成新的摘要 —— 比如第一轮交互后生成 “摘要 V1”，第二轮交互后基于 “摘要 V1 + 第二轮信息” 生成 “摘要 V2”，以此类推；
按需加载上下文
：当需要调用大模型时，优先把 “最新摘要” 和 “最近几轮原始信息” 传入上下文窗口；如果需要回溯更早的信息，再从底层缓存中提取并临时加入上下文。

下面通过举例说明使用 Manus 分析 100 页的行业报告

用户上传报告后，Manus 先全量缓存报告内容（原始文本不删除）；
用户提问 “报告中 2024 年行业规模预测是多少？”，Manus 调用文档解析工具，返回 “预测 2024 年行业规模达 5000 亿元，年增长率 15%”，同时生成摘要 V1：“用户上传 100 页行业报告，提问 2024 年规模预测，工具返回 5000 亿元（增速 15%）”；
用户接着问 “这个预测是基于哪些假设条件？”，Manus 不删除摘要 V1，而是生成摘要 V2：“摘要 V1 + 用户追问预测假设条件”，同时从底层缓存中提取报告中 “假设条件” 相关的原始段落（约 500 Token），一起传入上下文；
即使后续交互 10 轮，用户仍可以问 “之前提到的 5000 亿元规模，和 2023 年相比增长了多少？”，Manus 能从底层缓存中找到 2023 年的规模数据（如 4348 亿元），不会因为压缩而 “忘记”。

Manus优点与缺点：

优点：信息完整性 100%（不会丢失任何原始信息），适合对历史信息回溯要求高的场景（如法律文档分析、学术研究、长周期项目管理）；
缺点：压缩率低（主要靠摘要减少重复信息，原始信息仍需存储），存储成本高（需要大容量缓存空间），不适合高频、低成本的场景。

Manus改进方向：动态缓存优先级。Manus 的 “全量缓存” 会导致存储压力大，可优化为 “按优先级缓存”：

把信息分为 “核心信息”（如报告结论、用户明确要求保留的内容）和 “非核心信息”（如工具调用日志、格式符）；
核心信息全量缓存，非核心信息仅缓存 7 天，超时自动删除。

3.2 Claude Code

Claude Code的核心思路是“极限压缩”，为高频代码任务降本提效。Claude Code 是 Anthropic 针对 “代码生成与调试” 推出的专项 Agent，主打 “高频、高效、低成本”，其压缩策略的核心是 “在保证代码正确性的前提下，最大化压缩上下文，减少 Token 消耗”—— 像一位高效的代码重构师，会把冗余的注释、重复的逻辑、无关的描述全部精简，只保留 “能让代码运行的关键信息”。

Claude Code压缩原理：“代码优先 + 极致提炼 + 结构化整合”。Claude Code 的压缩逻辑完全围绕 “代码任务” 设计，几乎所有优化都为了减少 Token，同时不影响代码正确性：

代码优先原则
：只保留 “最终版代码” 和 “关键修改点”，删除 “中间版代码”“试探性代码”“代码注释（除非用户明确要求保留）”—— 比如你和 Agent 迭代了 3 版代码，最终版正确，上下文里只保留第 3 版代码，并用括号标注 “修改点：修复了端口占用问题（将 8080 改为 8081）”；
极致提炼需求描述
：把你对需求的长段描述，提炼成 “关键词 + 短句”—— 比如你说 “我需要一个 Flask 服务，功能是接收用户的 POST 请求，获取请求体中的‘name’字段，然后返回‘Hello, name!’的响应，端口用 8081”，提炼为 “Flask 服务：POST 请求→获取 name→返回 Hello, name!；端口 8081”；
结构化代码信息
：把 “代码功能”“依赖库”“运行命令” 用表格或列表结构化展示，进一步减少冗余表述 —— 比如把 “依赖库需要 Flask 和 requests，安装命令是 pip install flask requests，运行命令是 python app.py” 转化为依赖：Flask, requests；安装：pip install flask requests；运行：python app.py。

下面举例说明使用 Claude Code 调试一个数据处理脚本

用户输入：“帮我写一个 Python 脚本，读取 data.csv 文件，筛选出‘category’为‘A’的行，计算‘value’列的平均值，然后把结果保存到 result.csv。脚本运行时提示‘ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'’，我用的是 Python 3.9”；
Claude Code 回复：“需要先安装 pandas：pip install pandas：
用户反馈：“运行成功，但想把‘category’为‘A’和‘B’的都筛选出来，并且计算平均值和总和”；
Claude Code修改后回复新脚本，并压缩上下文。

此时 Claude Code 的压缩后上下文为：
需求：Python 脚本（Python 3.9）→ 读 data.csv→筛选 category in [A,B]→计算 value 的 avg 和 sum→存 result.csv；初始错误：ModuleNotFoundError（缺 pandas）。
依赖：pandas；安装：pip install pandas；运行：python script.py。

可以看到：中间的沟通细节（如 “帮我写一个”“运行成功”）被删除，需求被提炼成关键词，代码只保留最终版并标注修改点，依赖和命令被结构化 —— 原本约 800 Token 的上下文，压缩后仅 300 Token 左右，压缩率超 60%。

Claude Code的优点与缺点：

优点：压缩率极高（60%-80%）、成本极低（Token 消耗大幅减少，适合高频使用）、代码聚焦（开发者能快速找到关键代码）；
缺点：信息丢失风险较高（如果用户后续需要回溯 “为什么这么修改”，上下文里没有中间思考过程）、仅适合代码场景（其他场景如长文档分析不适用）。

Claude Code改进方向：关键修改点记录。为了减少 “信息丢失风险”，可在压缩时增加 “修改点日志”，记录核心修改的原因。

3.3 Gemini CLI

Gemini CLI的核心思路是“稳健保守”，更好的平衡性能与信息安全。Gemini CLI 是 Google 推出的 “命令行 Agent”，主打 “开发者工具集成”（如代码生成、API 调用、服务器管理），其压缩策略的核心是“在保证任务连续性的前提下，适度压缩，不做激进删除”—— 像一位谨慎的程序员，会保留关键的代码片段和配置信息，只删除明显冗余的日志。

Gemini CLI压缩原理：“规则过滤 + 关键信息锁定”。Gemini CLI 的压缩逻辑围绕 “开发者场景” 优化，重点保留代码、命令、配置等关键信息：

规则过滤冗余信息
：自动过滤掉 “命令行格式符”（如$ >）、“工具调用的状态码提示”（如[INFO] 200 OK）、“重复的命令输入”（如你两次输入相同的python run.py）；
锁定关键信息类型
：通过预设规则，强制保留 “代码片段”“API 密钥（脱敏处理）”“文件路径”“命令参数” 等开发者关心的信息 —— 即使这些信息较长，也不会被提炼或删除；
有限度的提炼
：仅对 “长段文字说明”（如你对需求的描述、工具返回的错误日志解释）进行提炼，且提炼时会保留 “错误代码”“关键参数” 等细节（比如把 “错误日志显示‘端口 8080 被占用’，可能是因为之前的服务没关闭，你可以用 netstat 命令查看端口占用情况” 提炼为 “错误：端口 8080 被占用；建议：用 netstat 查看占用情况”）。

下面举例说明使用 Gemini CLI 部署一个 Flask 服务

用户输入命令：$ python app.py，工具返回错误：[INFO] 2024-05-20 14:30:00 | Error: OSError: [Errno 98] Address already in use: ('0.0.0.0', 8080)；
用户问：“怎么解决端口被占用的问题？我用的是 Ubuntu 系统”；
Gemini CLI 返回：“可以用sudo lsof -i :8080查看占用端口的进程，再用kill -9 <进程ID>关闭进程。如果不想改端口，也可以在 app.py 中把app.run(port=8080)改为app.run(port=8081)”；
用户修改代码后，输入：$ python app.py，服务启动成功，返回：[INFO] Running on http://0.0.0.0:8081 (Press CTRL+C to quit)。

此时 Gemini CLI 的上下文压缩后为：

你：执行python app.py，工具返回错误：OSError: [Errno 98] Address already in use: ('0.0.0.0', 8080)；补充：Ubuntu 系统。Gemini CLI：解决建议：1. sudo lsof -i :8080查进程 ID → kill -9 <进程ID>；2. 修改 app.py：app.run(port=8080)→app.run(port=8081)。你：执行python app.py，工具返回：Running on http://0.0.0.0:8081 (Press CTRL+C to quit)。可以看到：错误代码（OSError: 98）、命令（sudo lsof -i :8080）、代码片段（app.run(port=8080)）都被保留，冗余的日志时间戳（2024-05-20 14:30:00）和状态符（[INFO]）被过滤。

Gemini CLI 优点与缺点：

优点：场景适配性强（完美匹配开发者需求，关键信息不丢失）、压缩速度快（以规则过滤为主，几乎无延迟）；
缺点：压缩率中等（关键信息不压缩，整体 Token 减少有限）、泛用性差（规则针对开发者场景设计，不适合其他场景如文案创作）。

Gemini CLI改进方向：场景化规则模板。Gemini CLI的规则固定为 “开发者场景”，可优化为 “多场景模板”，让用户按需切换：预设 “代码开发”“文案创作”“数据分析” 三种模板，每种模板对应不同的 “关键信息类型” 和 “过滤规则”。

3.4 其他主流产品

除了上述三个专项 Agent，ChatGPT Code Interpreter（OpenAI 的代码 Agent）和 LangChain Agent（开源 Agent 框架）的压缩策略也很有代表性，下面进行简要对比：

产品	核心思路	压缩策略细节	适合场景
ChatGPT Code Interpreter	“智能平衡”	1. 自动判断信息重要性（如保留代码、错误栈，过滤寒暄）；2. 动态提炼长文本（如把 500 字需求提炼成 100 字）；3. 支持用户手动删除上下文	通用代码任务（如数据分析、脚本生成）
LangChain Agent	“灵活配置”	1. 提供多种压缩组件（如ContextualCompressionPipeline）；2. 支持用户自定义压缩规则（如用自己的大模型提炼）；3. 支持缓存与增量压缩	定制化 Agent 开发（如企业内部 Agent）

小结下关键差异：

闭源产品（Manus、Gemini CLI、Claude Code、ChatGPT Code Interpreter）
：压缩策略与产品定位强绑定，无需用户配置，开箱即用，但灵活性低；
开源框架（LangChain Agent）
：压缩策略高度灵活，支持用户根据场景自定义，但需要额外的工程开发，门槛较高。

04 agent中上下文压缩实践分享

为了更加清晰了解上下文压缩工程的实际应用价值，我将结合金融、制造、企业技术服务等不同领域的典型案例，从技术实现、应用场景和实际成效三个维度展开阐述，每个案例均对应具体的压缩技术方案。

4.1 金融业：智能客服的 “记忆延续” 解决方案 ——MCP 技术实践

某大型银行面临智能客服的核心痛点：客户跨会话咨询时，AI 常因 token 限制丢失历史服务记录，导致重复沟通成本增加、服务体验割裂。为此，银行采用MCP（Memory Context Protocol）上下文管理技术，构建了仿人类记忆的三层压缩架构。

4.1.1 技术实现

分层记忆架构
：工作记忆层通过智能压缩算法保存实时对话信息，长期记忆层存储历史交互的结构化摘要，避免单一窗口的 token 限制。
动态重要性评分
：基于自研的ContextImportanceEvaluator算法，对客户咨询内容进行多维评分 —— 决策类信息（如产品选择意向）评分 1.0，投诉记录 0.9，一般寒暄 0.3，同时结合引用频率和时间衰减动态调整权重。
自适应压缩策略
：高重要性内容（如客户风险偏好）采用摘要压缩保留完整语义，中等重要性信息（如过往业务办理记录）提取关键节点，低重要性内容仅留存时间戳和交互类型。

4.1.2 应用成效

实现客户 30 天服务历程的完整记忆，跨会话咨询时无需重复说明背景，客户满意度提升 28%。
上下文 token 占用量减少 62%，同时避免 “决策遗忘” 问题 —— 此前常见的 “前段确定理财类型，后段重新推荐” 现象彻底消失。

4.2 制造业：设备维护的 “故障溯源” 突破 —— 台积电的压缩记忆应用

台积电等半导体企业的设备维护场景中，单台设备的历史数据（故障记录、维护日志、效能曲线）常超百万 token，传统模型无法完整分析长期故障规律。通过引入 MCP 技术的压缩记忆机制，实现了设备全生命周期的上下文管理。

4.2.1 技术实现

设备记忆建模
：为每台光刻机建立独立的上下文数据库，按 “故障类型 - 维护措施 - 效果反馈” 维度结构化存储数据，通过时间衰减算法自动降低过期信息权重。
跨设备知识压缩
：对同型号设备的相似故障案例进行聚类压缩，提取共性解决方案形成 “压缩知识包”，关联至实时故障诊断流程。
预加载优化
：基于设备运行时段和历史故障规律，智能预加载高概率需要的维护上下文，检索延迟降低 70%。

4.2.2 应用成效

设备故障诊断准确率提升 35%，尤其对 “间歇性故障” 的识别能力显著增强 ——AI 可关联 3 个月前的相似异常数据进行综合判断。
单设备维护记录的上下文存储成本降低 58%，同时支持 100 台设备的并行故障分析。

4.3 内容服务：海量评论的 “语义提纯”——Bazaarvoice 的成本优化实践

Bazaarvoice 需处理数百万条产品评论的摘要生成任务，原始文本量远超 LLM 的上下文窗口，且重复观点占比高达 60%。通过语义压缩技术，该公司实现了高效摘要与成本控制的平衡。

4.3.1 技术实现

多步骤压缩流程
：

句子分割与向量嵌入：采用 AWS Titan Text Embedding 模型将评论拆解为独立句子并生成语义向量。
层次聚类去重：先以语义相似性 4.0 为阈值进行无损聚类（压缩比 1.18），再对小聚类以 3.0 阈值二次聚类，保留聚类质心句子。
异常值处理：对单个句子构成的聚类随机采样，确保情感权重均衡。

2.真实性校验：通过 LLM Evals 工具抽样验证，确保压缩后摘要能覆盖 95% 以上的原始观点。

4.3.2 应用成效

实现 97.7% 的文本压缩率（压缩比 42），将 100 万条评论压缩至 2.5 万 token 以内，适配主流模型窗口。
摘要生成成本降低 82.4%，用户满意度调研显示，92% 的用户认为压缩后摘要仍能准确反映产品优缺点。

4.4 AI 模型升级：“无限上下文” 的技术落地 ——Gemini 1.5 的 Infini-attention 实践

Google Gemini 1.0 受限于 10 万 token 窗口，无法处理长文档分析、视频字幕理解等任务。通过集成Infini-attention 技术，其上下文能力扩展至 100 万 token，实现 “有限到无限” 的突破。

4.4.1 技术实现

1.混合注意力机制：

近期上下文：采用标准点积注意力，保留细节信息（如文档最新章节内容）。
历史上下文：通过线性注意力访问压缩记忆，将过往序列转化为固定大小的语义摘要。

2.压缩记忆管理：建立滚动更新的压缩记忆池，新信息进入时自动压缩最早序列，避免内存二次方增长。

4.4.2 应用成效

支持 12 章书籍的跨章节分析，能关联前序章节的核心观点回答当前问题，信息遗忘率从 100% 降至 8%。
在 DNA 序列分析任务中，可处理 100 万碱基对的长序列，计算效率较传统模型提升 3 倍。

4.5 开发者工具：轻量级压缩方案 ——Selective Context 的 Prompt 优化

针对开发者使用 AI 编程助手时的上下文冗余问题，火山引擎推出Selective Context 技术，通过自信息测量实现精准压缩。

4.5.1 技术实现

核心原理
：基于 GPT-2 等因果语言模型计算 token 自信息，删除低信息量冗余内容（如重复代码注释、常用句式）。
极简集成
：提供 Python 包selective-context，支持自定义压缩比例（如 0.5 倍压缩），几行代码即可完成集成。

4.5.2 应用成效

技术文档压缩示例：将 265 字的 LLaVA-o1 模型介绍压缩至 144 字，核心性能数据与创新点完全保留。
在代码问答任务中，压缩后上下文使模型响应速度提升 40%，回答准确率无显著下降。

总结：上下文压缩的核心原则与未来方向

Agent 的上下文压缩不是单一的 “技术技巧”，而是 “需求场景、性能成本、信息完整性” 三者的平衡艺术。最后我们总结核心原则，并聊聊未来的发展方向。核心原则：3 个 “根据”

根据场景选策略
：代码任务用 “极限压缩 + 结构化”，长文档分析用 “提炼式 + 全量缓存”，简单问答用 “过滤式”；
根据成本定压缩率
：高频、低成本场景（如日常代码调试）追求高压缩率，低频、高价值场景（如法律文档分析）优先保证信息完整性；
根据工具调细节
：如果后续需要调用工具（如代码执行工具、图表生成工具），上下文需保留 “工具能解析的结构化信息”（如 JSON、表格），避免纯文本摘要。

未来方向：从 “被动压缩” 到 “主动预测”

当前的压缩策略大多是 “被动的”—— 等上下文积累到一定程度再压缩。未来，随着 Agent 能力的提升，压缩会走向 “主动预测”：