播面

在构建Agent时，历史对话超出大语言模型（LLM）的Max Tokens是一个非常经典的工程挑战。即使现在的模型支持长上下文（如128K甚至1M），无限制地输入完整历史依然会导致API成本剧增、响应变慢，以及“迷失在中间（Lost in the middle）”（模型忽略长文本中间的信息）的问题。

为了解决这个问题，我会采取一种多层级、混合式的记忆折叠与压缩策略。以下是具体的实施方案，从简单到高级分为五类：

1. 滚动摘要（Rolling Summarization）—— 核心折叠策略

这是最直接的“记忆折叠”方法，将过去的原始对话转化为高信息密度的摘要。

• 基础滚动摘要：
  • 当对话Token达到设定的阈值（如Max Tokens的80%）时，触发摘要机制。
  • 保留系统设定（System Prompt）和最近的 $N$ 轮对话（保证短期上下文的连贯性）。
  • 将更早的对话交给LLM生成一段摘要。
  • 新的上下文结构： [System Prompt] + [历史摘要] + [最近N轮对话]。
• 递归/分层摘要（Hierarchical Summarization）：
  • 随着时间推移，“摘要的摘要”也会变长。可以采用分级机制：将10轮对话压缩成“段落摘要”，将10个“段落摘要”压缩成“主题摘要”。类似树状结构，越久远的记忆越抽象。

2. 结构化知识提取（Structured Knowledge Extraction）

与其保存“说了什么”，不如保存“提取出了什么事实”。这种压缩率极高，且对Agent极其有用。

• 用户画像/实体记忆（Entity Memory）：
  • 在后台运行一个轻量级的总结任务，从历史对话中提取关键实体（User Profile, Preferences, Facts）。
  • 例如，将一大段讨论压缩成 JSON 键值对：{"User_Name": "Alice", "Job": "Programmer", "Likes": ["Python", "Coffee"]}。
  • 每次对话时，只将这些高密度的 JSON 注入到 System Prompt 中。
• 知识图谱（Knowledge Graph）：
  • 对于复杂的业务型Agent，将对话中的实体关系提取并更新到图数据库（如Neo4j）中。Agent只需查询图谱，无需读取原始文本。

3. 滑动窗口与动态裁剪（Sliding Window & Truncation）

这是最基础的策略，通常与其他策略配合使用，以作为最后一道防线。

• 首尾保留法（Keep Start and End）：
  • 保留对话的最初 $K$ 个Token（通常包含System Prompt和任务背景）和最近的 $M$ 个Token（当前正在讨论的内容）。
  • 直接丢弃或折叠中间的Token。
• 按系统级/用户级/助手级进行过滤：
  • 在极端情况下，可以优先丢弃Agent生成的大段回复（Assistant Message），而保留用户的核心提问（User Message），因为用户的意图通常更重要。

4. 向量检索增强（Vector Retrieval / RAG）—— 语义级记忆提取

当记忆量极大时，不能把所有记忆都塞进Prompt，而是“按需读取”。这是将“短期记忆（RAM）”转化为“长期记忆（硬盘）”的策略。

• 对话切块打向量（Embedding）：
  • 将历史对话按轮次或语义块（Chunk）进行切割，通过Embedding模型转化为向量，存入向量数据库（如Milvus, Pinecone, Chroma）。
• 动态回忆（Dynamic Recall）：
  • 当用户输入新问题时，先对当前问题进行向量检索，找出历史中最相关的 Top-K 个对话块。
  • 新的上下文结构： [System Prompt] + [检索到的相关历史片段] + [最近短期对话] + [当前问题]。
  • 注：这种方式完美解决了Max Tokens限制，并且能回忆起非常久远且具体的细节。

5. 提示词压缩算法（Prompt Compression）—— Token级硬压缩

如果必须保留大量文本，可以使用专门的算法或小模型剔除冗余Token，而不改变语义。

• 信息熵压缩（如 LLMLingua）：
  • 使用较小的模型（如 LLaMA-7B 或 BERT）评估Prompt中每个词的“信息熵”。
  • 去除停用词、废话和低信息量的Token，只保留核心词汇。
  • 经过 LLMLingua 处理的文本，人类读起来可能像“电报体”（语法破碎），但大模型依然能完美理解，最高可节省 50%-80% 的Token。

---

💡 最佳工程实践：分层记忆架构（类似 MemGPT 的设计）

在实际的企业级Agent开发中，我通常不会只用一种策略，而是构建一个三级记忆系统：

1. 工作记忆 (Working Memory - 缓冲区)：
   • 直接保留原始文本，包含 System Prompt + 最近 5~10 轮对话。（保证当前聊天的绝对流畅）。
2. 语义记忆 (Semantic Memory - 知识库)：
   • 超出缓冲区的对话，提取其中的“事实（Facts）”和“用户画像（Profile）”，以结构化方式（JSON）持续更新并保留在上下文中。（策略2）
3. 情景记忆 (Episodic Memory - 数据库)：
   • 将所有过去的原始对话存入向量数据库。当用户突然聊起一个月前的话题时，通过 RAG 机制将其无缝调取到当前Prompt中。（策略4）

通过这种“短期滑动窗口 + 中期结构化提取 + 长期向量检索”的混合机制，既能保证Agent不会“失忆”，又能将单次调用的 Token 消耗控制在最低范围内，同时避开了 Max Tokens 的天花板。