Agent 的上下文窗口有限，如何进行记忆压缩（Memory Compression）？

标准回答

先按 token 预算保留目标、约束、已确认事实和未完成事项；旧对话摘要化，重复内容去重，大段工具结果提取必要字段，完整原文留在外部存储并按需检索。摘要必须保留否定、时间和关键数字，并验证任务效果，避免越压缩越改变原意。

聊了 50 轮订票，摘要至少保留日期、人数、预算和已否定选项；原始细节需要时还能回查，不要把价格等精确值只靠模糊总结。

**压缩会失去什么：**摘要能缩短输入，但可能遗漏否定、时间和条件。例如“只在驻车时开启”不能被压缩成“开启”。减少字数的同时必须保留决策所需限制。

**怎样降低丢失风险：**把设备 ID、权限、未完成事项和用户确认条件保存为结构化状态；原始记录可回查，需要时再检索。不要把一份不断压缩的摘要当成唯一证据。