上下文压缩

定义

上下文压缩（Context Compaction）是 Coding Agent 对抗"上下文膨胀"的运行时机制：通过剪裁、去重、摘要等手段，把会话历史、工具输出、文件读取压缩成模型在下一轮真正需要看到的内容，而不是把一切原封不动塞回 prompt。

要点

• 为什么编码 Agent 尤其需要：多轮文件读取、长命令输出、日志打印天然膨胀，远超普通 Chat
• 两种最小可行策略：
  • Clipping（剪裁）：限制单个工具输出或文件片段的最大长度，防止"一坨"占满 prompt 预算
  • Transcript Reduction（流水摘要）：把会话历史压成更短的摘要；保留"近事浓、远事淡"的层次
• 去重：同一文件被多次读取时只保留最近一次
• 核心观点（Raschka）："看起来是模型能力问题，实际上大多是 context quality 问题"
• 与 Context Anxiety 的关系：后者是模型接近极限时自己"提前收工"，前者是 harness 主动预防这种情况

示例

• Claude Code 的 /compact 命令手动触发一次摘要压缩
• Mini Coding Agent 的 clip() 与 history_text() 函数

相关概念

• Coding Harness
• Context Anxiety
• 工作记忆与完整会话
• Prompt Prefix Caching
• Session as Context Object - "让上下文成为窗口之外的对象"的对照方法
• 上下文污染 - 压缩是在单Agent内部减少冗余；污染描述跨任务的信息干扰

参考资料

• Sebastian Raschka, Components of A Coding Agent (2026-04-04)