LLM 上下文压缩
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Agent 记忆如何告别“金鱼式遗忘”：用 LLM 压缩上下文成为更稳的方案
当 Agent 对话越来越长，简单截断历史消息容易丢掉关键信息。一种更可行的做法是用 LLM 将旧上下文总结成摘要，再与最近消息一起重建记忆。
当 Agent 对话越来越长，简单截断历史消息容易丢掉关键信息。一种更可行的做法是用 LLM 将旧上下文总结成摘要，再与最近消息一起重建记忆。
