波仔
🐳 第六章 Agent一轮工作的全过程
📄 一句话概括

实测 compaction 分组三件包，修剪器带真实参数（thresholdChars 8192／headChars 4096／tailChars 1024）——压了多少、压剩多少，必须说得清。

📝 本节和前面几节的关系

压缩是 2.5 埋过伏笔的话题（Minimal 连它都没有）。这一节看它的真身——以及为什么它也在【可解释】的管辖区里。

一、实测：压缩是三件包

compaction 分组（cordis:group，带 isolate）里挂着：

压缩不是一段代码，是一组可替换的插件——和别的能力一个待遇。

二、实测：修剪器的真实参数

tool-result-pruner 在配置里写着：

thresholdChars: 8192——超过 8192 字就修剪； headChars: 4096——保头部 4096 字； tailChars: 1024——保尾部 1024 字。

算一笔账：一个 8000 字的工具结果进上下文——头 4096 ＋ 尾 1024 ＋ 中间省略标记。压了多少、压剩多少，说得清。

三、为什么压缩必须可解释

压缩改变了模型看见的世界：

可解释的压缩：被压的内容能指出来、能恢复（流水里都有）——6.4 的事实库在这里兑现价值。

四、与 Minimal 的对照

2.5 说过 Minimal 连 compaction 都没有——现在可以补全这句话：

两种选择都成立，因为都有清楚的语义——怕的不是压缩，是说不清的压缩。

五、动手 Demo：上下文压缩也必须保持可解释

三件压缩包与修剪器的真实参数：

packs = [("compaction-basic", "基础压缩"),
         ("compaction-image-offload", "图片卸载"),
         ("compaction-tool-result-pruner", "工具结果修剪")]
for a, b in packs:
    print("  %-30s %s" % (a, b))
print()
print("  pruner 参数: threshold 8192 / head 4096 / tail 1024")
print("  8000 字结果 -> 头 4096 + 尾 1024 + 省略标记")

实跑输出：

--------------------------------------------------------------------
上下文压缩也必须保持可解释
--------------------------------------------------------------------
  实测：compaction 分组里挂了三件：

  包                                干什么
  -----------------------------------------------
  compaction-basic                  基础压缩
  compaction-image-offload          图片卸载
  compaction-tool-result-pruner     工具结果修剪
  -----------------------------------------------

  修剪器在配置里带着真实参数：

        thresholdChars: 8192     <- 超过 8192 字就修剪
        headChars: 4096          <- 保头部 4096 字
        tailChars: 1024          <- 保尾部 1024 字

  算一笔账：一个 8000 字的工具结果进上下文——
  头 4096 ＋ 尾 1024 ＋ 中间省略标记——**压了多少、压剩多少，说得清**。

  可解释的意思：**压缩不能是黑箱**——被压掉的内容要能指出来，
  否则模型【没看见】就说不清是谁的锅（6.8.3 会用到）。

压缩是一组可替换插件，不是写死的逻辑——3.7 再证。 真实参数摆在这：规则白纸黑字，行为可预测。 可解释的兑现靠 6.4 的事实库——压掉的东西流水里都有。

30 秒实验

  1. 在配置树里找到 pruner 的三个参数，抄下来。
  2. 算一笔账：一个 20000 字的工具结果，修剪后剩多少字？
  3. 解释：为什么【说不清的压缩】会让调试完全失效。

常见误区

  1. 错误：压缩就是悄悄删旧内容。——纠正：删了什么要能指出来——可解释是硬要求。
  2. 错误：压缩是模型自己做的。——纠正：是 Harness 的插件做的（compaction 组）——在上下文装配层就完成了。
  3. 错误：Minimal 没压缩是偷懒。——纠正：行为完全可预测正是它的测量价值。
自测三问（点开对答案） 1. 压缩分组里有哪三件包？ —— compaction-basic、compaction-image-offload、compaction-tool-result-pruner。 2. 修剪器的三个参数是什么？ —— thresholdChars 8192／headChars 4096／tailChars 1024——**规则白纸黑字**。 3. 为什么压缩必须可解释？ —— 压掉的模型就没看见——**说不清压了什么，调试就没法判断谁的锅**。

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