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# s06: Compact
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> 3層の圧縮パイプラインにより、古いツール結果の戦略的な忘却、トークンが閾値を超えた時の自動要約、オンデマンドの手動圧縮を組み合わせて、エージェントを無期限に動作可能にする。
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## 問題
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コンテキストウィンドウは有限だ。十分なツール呼び出しの後、メッセージ配列がモデルのコンテキスト上限を超え、API呼び出しが失敗する。ハード制限に達する前でも、パフォーマンスは劣化する: モデルは遅くなり、精度が落ち、以前のメッセージを無視し始める。
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200,000トークンのコンテキストウィンドウは大きく聞こえるが、1000行のソースファイルに対する一回の`read_file`で約4000トークンを消費する。30ファイルを読み20回のbashコマンドを実行すると、100,000トークン以上になる。何らかの圧縮がなければ、エージェントは大規模なコードベースで作業できない。
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3層のパイプラインは積極性を段階的に上げて対処する:
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第1層(micro-compact)は毎ターン静かに古いツール結果を置換する。
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第2層(auto-compact)はトークンが閾値を超えた時に完全な要約を発動する。
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第3層(manual compact)はモデル自身が圧縮をトリガーできる。
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教育上の簡略化: ここでのトークン推定は大まかな「文字数/4」ヒューリスティックを使用している。本番システムでは正確なカウントのために適切なトークナイザーライブラリを使用する。
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## 解決策
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```
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Every turn:
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+------------------+
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| Tool call result |
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+------------------+
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v
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[Layer 1: micro_compact] (silent, every turn)
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Replace tool_result > 3 turns old
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with "[Previous: used {tool_name}]"
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v
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[Check: tokens > 50000?]
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no yes
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v v
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continue [Layer 2: auto_compact]
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Save transcript to .transcripts/
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LLM summarizes conversation.
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Replace all messages with [summary].
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v
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[Layer 3: compact tool]
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Model calls compact explicitly.
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Same summarization as auto_compact.
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```
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## 仕組み
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1. **第1層 -- micro_compact**: 各LLM呼び出しの前に、直近3件以前のすべてのtool_resultエントリを見つけて内容を置換する。
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```python
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def micro_compact(messages: list) -> list:
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tool_results = []
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for i, msg in enumerate(messages):
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if msg["role"] == "user" and isinstance(msg.get("content"), list):
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for j, part in enumerate(msg["content"]):
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if isinstance(part, dict) and part.get("type") == "tool_result":
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tool_results.append((i, j, part))
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if len(tool_results) <= KEEP_RECENT:
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return messages
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to_clear = tool_results[:-KEEP_RECENT]
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for _, _, part in to_clear:
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if len(part.get("content", "")) > 100:
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tool_id = part.get("tool_use_id", "")
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tool_name = tool_name_map.get(tool_id, "unknown")
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part["content"] = f"[Previous: used {tool_name}]"
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return messages
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```
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2. **第2層 -- auto_compact**: 推定トークン数が50,000を超えた時、完全なトランスクリプトを保存し、LLMに要約を依頼する。
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```python
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def auto_compact(messages: list) -> list:
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TRANSCRIPT_DIR.mkdir(exist_ok=True)
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transcript_path = TRANSCRIPT_DIR / f"transcript_{int(time.time())}.jsonl"
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with open(transcript_path, "w") as f:
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for msg in messages:
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f.write(json.dumps(msg, default=str) + "\n")
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response = client.messages.create(
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model=MODEL,
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messages=[{"role": "user", "content":
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"Summarize this conversation for continuity..."
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+ json.dumps(messages, default=str)[:80000]}],
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max_tokens=2000,
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)
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summary = response.content[0].text
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return [
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{"role": "user", "content": f"[Compressed]\n\n{summary}"},
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{"role": "assistant", "content": "Understood. Continuing."},
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]
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```
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3. **第3層 -- manual compact**: `compact`ツールが同じ要約処理をオンデマンドでトリガーする。
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```python
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if manual_compact:
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messages[:] = auto_compact(messages)
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```
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4. agent loopが3つの層すべてを統合する。
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```python
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def agent_loop(messages: list):
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while True:
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micro_compact(messages)
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if estimate_tokens(messages) > THRESHOLD:
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messages[:] = auto_compact(messages)
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response = client.messages.create(...)
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# ... tool execution ...
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if manual_compact:
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messages[:] = auto_compact(messages)
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```
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## 主要コード
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3層パイプライン(`agents/s06_context_compact.py` 67-93行目および189-223行目):
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```python
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THRESHOLD = 50000
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KEEP_RECENT = 3
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def micro_compact(messages):
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# Replace old tool results with placeholders
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...
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def auto_compact(messages):
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# Save transcript, LLM summarize, replace messages
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...
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def agent_loop(messages):
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while True:
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micro_compact(messages) # Layer 1
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if estimate_tokens(messages) > THRESHOLD:
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messages[:] = auto_compact(messages) # Layer 2
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response = client.messages.create(...)
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# ...
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if manual_compact:
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messages[:] = auto_compact(messages) # Layer 3
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```
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## s05からの変更点
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| Component | Before (s05) | After (s06) |
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|----------------|------------------|----------------------------|
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| Tools | 5 | 5 (base + compact) |
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| Context mgmt | None | Three-layer compression |
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| Micro-compact | None | Old results -> placeholders|
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| Auto-compact | None | Token threshold trigger |
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| Manual compact | None | `compact` tool |
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| Transcripts | None | Saved to .transcripts/ |
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## 設計原理
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コンテキストウィンドウは有限だが、エージェントセッションは無限にできる。3層の圧縮が異なる粒度でこれを解決する: micro-compact(古いツール出力の置換)、auto-compact(上限に近づいたときのLLM要約)、manual compact(ユーザートリガー)。重要な洞察は、忘却はバグではなく機能だということだ -- 無制限のセッションを可能にする。トランスクリプトはディスク上に完全な履歴を保存するため、何も真に失われず、アクティブなコンテキストの外に移動されるだけだ。層状のアプローチにより、各層がサイレントなターンごとのクリーンアップから完全な会話リセットまで、独自の粒度で独立して動作する。
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## 試してみる
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```sh
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cd learn-claude-code
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python agents/s06_context_compact.py
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```
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試せるプロンプト例:
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1. `Read every Python file in the agents/ directory one by one`
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(micro-compactが古い結果を置換するのを観察する)
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2. `Keep reading files until compression triggers automatically`
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3. `Use the compact tool to manually compress the conversation`
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