# s08: Context Compact — 上下文总会满，要有办法腾地方

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> *"上下文总会满, 要有办法腾地方"* — 四层压缩策略, 便宜的先跑贵的后跑。
>
> **Harness 层**: 压缩 — 干净的记忆, 无限的会话。

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## 问题

Agent 跑着跑着，不动了。

手里有 bash、有 read、有 write，能力是够的。但它读了一个 1000 行的文件（~4000 token），又读了 30 个文件，跑了 20 条命令。每条命令的输出、每个文件的内容，全都堆在 `messages` 列表里。

上下文窗口是有限的。满了之后，API 直接拒绝：`prompt_too_long`。

不压缩，Agent 根本没法在大项目里干活。

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## 解决方案

![Compact Overview](images/compact-overview.svg)

保留 s07 的 hook 结构、技能加载、子 Agent 等骨架，省略部分工具细节以聚焦压缩。核心变动：每轮 LLM 调用前插入三层预处理器（0 API），token 仍超阈值时触发 LLM 摘要（1 API），API 报错时应急裁剪。

核心设计：便宜的先跑，贵的后跑。

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## 工作原理

![四层压缩管线](images/compaction-layers.svg)

### L1: snip_compact — 裁掉无关的旧对话

Agent 跑了 80 轮对话，`messages` 攒了 160 条。最前面的"帮我创建 hello.py"和当前工作几乎无关了，但全占着位置。

消息数超过 50 条 → 保留头部 3 条（初始上下文）和尾部 47 条（当前工作），中间裁掉：

```python
def snip_compact(messages, max_messages=50):
    if len(messages) <= max_messages:
        return messages
    keep_head, keep_tail = 3, max_messages - 3
    snipped = len(messages) - keep_head - keep_tail
    placeholder = {"role": "user",
                   "content": f"[snipped {snipped} messages from conversation middle]"}
    return messages[:keep_head] + [placeholder] + messages[-keep_tail:]
```

裁掉了整条消息，但剩下的消息里 `tool_result` 内容仍在累积——第 34 条消息里可能躺着 30KB 的旧文件内容。→ L2。

### L2: micro_compact — 旧工具结果占位

![旧结果占位](images/micro-compact.svg)

Agent 连续读了 10 个文件。第 1-7 次的完整内容还躺在上下文里，早就不需要了，但占着大量空间。

只保留最近 3 条 `tool_result` 的完整内容，更旧的替换为一行占位符：

```python
KEEP_RECENT_TOOL_RESULTS = 3

def micro_compact(messages):
    tool_results = collect_tool_result_blocks(messages)
    if len(tool_results) <= KEEP_RECENT_TOOL_RESULTS:
        return messages
    for _, _, block in tool_results[:-KEEP_RECENT_TOOL_RESULTS]:
        if len(block.get("content", "")) > 120:
            block["content"] = "[Earlier tool result compacted. Re-run if needed.]"
    return messages
```

旧结果清掉了，但单条新结果可能就有 500KB——一个 `cat` 大文件的输出就能打满上下文。→ L3。

### L3: tool_result_budget — 大结果落盘

![大结果落盘](images/layer1-budget.svg)

模型一次读了 5 个大文件，单条 user 消息里所有 `tool_result` 加起来 500KB。

统计最后一条 user 消息里所有 `tool_result` 的总大小。超过 200KB → 按大小排序，从最大的开始落盘到 `.task_outputs/tool-results/`，上下文里只留 `<persisted-output>` 标记 + 前 2000 字符预览。模型看到标记后知道完整内容在磁盘上，需要时可以重新读。

```python
def tool_result_budget(messages, max_bytes=200_000):
    last = messages[-1]
    blocks = [(i, b) for i, b in enumerate(last["content"])
              if b.get("type") == "tool_result"]
    total = sum(len(str(b.get("content", ""))) for _, b in blocks)
    if total <= max_bytes:
        return messages
    ranked = sorted(blocks, key=lambda p: len(str(p[1].get("content", ""))), reverse=True)
    for idx, block in ranked:
        if total <= max_bytes:
            break
        block["content"] = persist_large_output(block["tool_use_id"], str(block["content"]))
        total = recalculate_total(blocks)
    return messages
```

前三层都是纯文本/结构操作，0 API 调用，但也无法"理解"对话内容。上下文可能仍然太大。→ L4。

### L4: compact_history — LLM 全量摘要

![LLM 全量摘要](images/auto-compact.svg)

前三层全跑完了，但在超大项目中连续工作 30 分钟后，token 仍然超过阈值。

三步流程：

1. **保存 transcript**：完整对话写入 `.transcripts/`，JSONL 格式。transcript 保留了可恢复记录，但模型的活跃上下文里只剩摘要。对模型当下推理来说，细节已经不在上下文中了。教学代码没有提供 transcript 检索工具。
2. **LLM 生成摘要**：把对话历史发给 LLM，要求保留当前目标、重要发现、已改文件、剩余工作、用户约束等关键信息。
3. **替换消息列表**：所有旧消息被替换为一条摘要。教学版只保留摘要；真实 Claude Code 会在 compact 后重新附加部分最近文件、计划、agent/skill/tool 等上下文。

```python
def compact_history(messages):
    transcript_path = write_transcript(messages)  # 先保存完整对话
    summary = summarize_history(messages)          # LLM 生成摘要
    return [{"role": "user",
             "content": f"[Compacted]\n\n{summary}"}]
```

**熔断器**：连续失败 3 次后停止重试，防止死循环浪费 API 调用。

### 应急: reactive_compact

有时候 API 还是返回 `prompt_too_long`（413），上下文增长速度快于压缩触发速度时。

这时触发 **reactive_compact**：比 compact_history 更激进，从尾部回退，以字节级精度裁剪到 API 可接受的大小，只保留最后 5 条消息 + 摘要。

```python
def reactive_compact(messages):
    transcript = write_transcript(messages)
    summary = summarize_history(messages)
    tail = messages[-5:]
    return [{"role": "user",
             "content": f"[Reactive compact]\n\n{summary}"}, *tail]
```

reactive compact 有重试上限（默认 1 次）。再失败就抛出异常，不无限循环。完整的错误恢复逻辑留给 s11。

### 合起来跑

```python
def agent_loop(messages):
    reactive_retries = 0
    while True:
        # 三个预处理器（0 API 调用）
        # 顺序：budget 先跑，确保大内容落盘后再做占位和裁剪
        messages[:] = tool_result_budget(messages)    # L3: 大结果落盘
        messages[:] = snip_compact(messages)          # L1: 裁中间
        messages[:] = micro_compact(messages)         # L2: 旧结果占位

        # 还不够？LLM 摘要（1 API 调用）
        if estimate_token_count(messages) > THRESHOLD:
            messages[:] = compact_history(messages)

        try:
            response = client.messages.create(...)
        except PromptTooLongError:
            if reactive_retries < MAX_REACTIVE_RETRIES:
                messages[:] = reactive_compact(messages)  # 应急
                reactive_retries += 1
                continue
            raise  # 超过重试上限，抛出异常
        # ... 工具执行 ...

        # compact 工具：模型主动调用时触发 compact_history
        if block.name == "compact":
            messages[:] = compact_history(messages)
            results.append({..., "content": "[Compacted. History summarized.]"})
            messages.append({"role": "user", "content": results})
            break  # 结束当前 turn，用压缩后的上下文开始新一轮
```

**顺序不能换。** L3（budget）在 L2（micro）前面，因为 micro 会把旧的大 tool_result 替换成一行占位符，budget 必须在那之前把完整内容落盘。这也是为什么 CC 源码把 `applyToolResultBudget` 放在最前面。

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## 相对 s07 的变更

| 组件 | 之前 (s07) | 之后 (s08) |
|------|-----------|-----------|
| 上下文管理 | 无（上下文无限膨胀） | 四层压缩管线 + 应急 |
| 新函数 | — | snip_compact, micro_compact, tool_result_budget, compact_history, reactive_compact |
| 工具 | bash, read, write, edit, glob, todo_write, task, load_skill (8) | 8 + compact (9) |
| 循环 | LLM 调用 → 工具执行 | 每轮前跑三层预处理器 + 阈值触发 compact_history |
| 设计原则 | — | 便宜的先跑，贵的后跑 |

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## 试一下

```sh
cd learn-claude-code
python s08_context_compact/code.py
```

试试这些 prompt：

1. `Read the file README.md, then read code.py, then read s01_agent_loop/README.md`（连续读多个文件，观察 L2 压缩旧结果）
2. `Read every file in s08_context_compact/`（一次性读大量内容，观察 L3 落盘）
3. 反复对话 20+ 轮，观察是否出现 `[auto compact]` 或 `[reactive compact]`

观察重点：每次工具执行后，旧 tool_result 是否被压缩？连续对话后 token 超阈值时，是否自动触发了摘要？

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## 接下来

上下文压缩让 Agent 能跑很久不会崩。但每次压缩后，用户之前告诉它的偏好、约束也跟着丢了。能不能让 Agent 有选择地记住重要的事？

s09 Memory → 三个子系统：选择记什么、提取关键信息、整理巩固。跨压缩、跨会话。

<details>
<summary>深入 CC 源码</summary>

> 以下基于 CC 源码 `compact.ts`、`autoCompact.ts`、`microCompact.ts`、`query.ts` 的分析。

### 执行顺序对照

教学版为了讲解方便按 L1/L2/L3/L4 编号，但实际执行顺序和编号不完全对应：

| 维度 | 教学版 | Claude Code |
|------|--------|-------------|
| 执行顺序 | budget → snip → micro → auto | budget → snip → micro → collapse → auto（`query.ts:379-468`） |
| snip_compact | 保留头 3 + 尾 47 | CC 仅主线程启用；实现不在开源仓库中（`HISTORY_SNIP` feature gate），但接口可见：`snipCompactIfNeeded(messages)` → `{ messages, tokensFreed, boundaryMessage? }`，还暴露了 `SnipTool` 工具让模型主动调用。教学版的 3/47 是简化参数 |
| micro_compact | 文本占位符替换 | 两条路径：time-based 直接清内容，cached 走 API `cache_edits`（legacy path 已移除） |
| micro_compact 白名单 | 按位置（最近 3 条） | time-based 按时间阈值触发；cached 按计数触发（`microCompact.ts`） |
| tool_result_budget | 200KB 字符 | 200,000 字符（`toolLimits.ts:49`） |
| compact_history 阈值 | 字符数估算 | 精确 token：`contextWindow - maxOutputTokens - 13_000` |
| 摘要要求 | 5 类信息 | 9 个部分 + `<analysis>`/`<summary>` 双标签 |
| 压缩 prompt | 简单 prompt | 首尾双重防呆禁止调工具 |
| PTL retry | 有（简化） | `truncateHeadForPTLRetry()` 按消息组回退（`compact.ts:243-290`） |
| 后压缩恢复 | 无（教学版只保留摘要） | 自动重新读取最近文件、计划、agent/skill/tool 等 |
| 熔断器 | 3 次 | 3 次（`autoCompact.ts:70`） |
| reactive 重试 | 1 次 | CC 有更精细的分级重试 |

### 执行顺序详解

CC 源码 `query.ts` 中的真实顺序：

1. `applyToolResultBudget`（L379）：先处理大结果，确保完整内容落盘
2. `snipCompact`（L403）：裁中间消息
3. `microcompact`（L414）：旧结果占位
4. `contextCollapse`（L441）：独立的上下文管理系统（教学版无）
5. `autoCompact`（L454）：LLM 全量摘要

教学版的 budget → snip → micro 顺序与此一致。教学版没有 contextCollapse 机制。

### read_file 的取舍

教学版的 `micro_compact` 会把旧 `tool_result` 统一替换成占位符，包括 `read_file`。这通常不影响功能正确性：如果后续还需要文件内容，模型可以重新读一次。代价是可能多一次工具调用，也可能降低 prompt cache 命中率。

Claude Code 没有用教学版这种简单规则解决这个问题。它把 `Read` 也放进可 microcompact 的工具集合，但同时维护 `readFileState`：重复读取未变化文件时返回 `FILE_UNCHANGED_STUB`，compact 后再按预算恢复最近读过的文件内容（例如最多 5 个文件、每个 5K token、总预算 50K token）。这是生产级实现里的缓存和恢复机制，教学版不展开，保留“压缩旧结果，必要时重新读取”的简单 trade-off。

### 完整常量参考

| 常量 | 值 | 源文件 |
|------|-----|--------|
| `AUTOCOMPACT_BUFFER_TOKENS` | 13,000 | `autoCompact.ts:62` |
| `MAX_CONSECUTIVE_AUTOCOMPACT_FAILURES` | 3 | `autoCompact.ts:70` |
| `MAX_OUTPUT_TOKENS_FOR_SUMMARY` | 20,000 | `autoCompact.ts:30` |
| `POST_COMPACT_TOKEN_BUDGET` | 50,000 | `compact.ts:123` |
| `POST_COMPACT_MAX_FILES_TO_RESTORE` | 5 | `compact.ts:122` |
| `POST_COMPACT_MAX_TOKENS_PER_FILE` | 5,000 | `compact.ts:124` |
| 时间 micro_compact 间隔 | 60 分钟 | `timeBasedMCConfig.ts` |
| `MAX_COMPACT_STREAMING_RETRIES` | 2 | `compact.ts:131` |

### contextCollapse 和 sessionMemoryCompact

CC 源码中还有两个机制本教学版没有展开：

- **contextCollapse**：独立的上下文管理系统，启用时抑制 proactive autocompact（`autoCompact.ts:215-222`），由 collapse 的 commit/blocking 流程接管上下文管理。但 manual `/compact` 和 reactive fallback 仍是独立路径，不受 contextCollapse 影响。
- **sessionMemoryCompact**：compact_history 之前，CC 会先尝试用已有的 session memory（s09 会讲到）做轻量摘要，不调 LLM。这个机制等学完 s09 之后回头看会更清楚。

### 压缩 prompt 长什么样？

CC 的压缩 prompt 有两个硬性要求：

1. **绝对禁止调用工具**：开头就是 `CRITICAL: Respond with TEXT ONLY. Do NOT call any tools.`，末尾还会再 REMINDER 一次
2. **先分析再总结**：模型需要先在 `<analysis>` 标签里理清思路，然后在 `<summary>` 标签里输出正式摘要。analysis 在格式化时被剥离

### 教学版的简化是刻意的

- micro_compact 用文本占位 → 我们没有 API 层的 `cache_edits` 权限
- read_file 不特殊处理 → 教学版接受必要时重新读取，避免引入 readFileState 和后压缩恢复机制
- token 用字符数估算 → 精确 tokenizer 不在教学范围内
- 后压缩恢复省略 → 教学版只保留摘要，不自动重新附加文件
- 两个辅助机制不展开 → 属于 10% 的细节

核心设计思想，便宜的先跑贵的后跑，完整保留。

</details>

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