--- tags: [上下文压缩, compaction, token管理, MicroCompact, Session-Memory] create time: 2026-06-09 22:15 --- # 上下文压缩 - Compaction 三层策略与边界机制 ## 概述 Claude Code 的上下文压缩是一个三层递进的策略系统: MicroCompact 局部压缩、Session Memory 无 API 压缩、传统 API 摘要压缩。配合 CompactBoundary 边界标记、工具对完整性保护和 PTL 紧急降级,确保对话在 token 限制内持续运行。 ## 正文 ### 压缩的触发时机 上下文压缩不是单一操作,而是**三层递进**的策略系统,对应不同的触发条件和严重程度: | 层级 | 触发条件 | 实现位置 | 是否需要 API 调用 | |------|---------|---------|:---:| | **MicroCompact** | 单个工具输出过长 | `microCompact.ts` | 否 | | **Session Memory Compact** | 自动压缩触发(需 feature flag) | `sessionMemoryCompact.ts` | 否 | | **传统 API 摘要** | 手动 `/compact` 或 SM 不可用时的自动回退 | `compact.ts` | 是 | #### 压缩入口的优先级链 源码路径: `src/commands/compact/compact.ts` 当用户执行 `/compact` 或系统触发自动压缩时,压缩命令按以下优先级尝试: ```typescript // compact.ts:55-99 -- 简化后的优先级链 if (!customInstructions) { const sessionMemoryResult = await trySessionMemoryCompaction(messages, ...) if (sessionMemoryResult) return sessionMemoryResult // 优先: SM 压缩 } if (reactiveCompact?.isReactiveOnlyMode()) { return await compactViaReactive(messages, ...) // 次选: Reactive 压缩 } // 兜底: 传统 API 摘要 const microcompactResult = await microcompactMessages(messages, context) const messagesForCompact = microcompactResult.messages // -> 调用 AI 模型生成摘要 ``` > [!warning] SM 压缩限制 > SM 压缩不支持自定义指令(如 `/compact 聚焦在认证模块`),有自定义指令时直接走传统路径。 ### 第一层: MicroCompact -- 局部压缩 源码路径: `src/services/compact/microCompact.ts` MicroCompact 不压缩整个对话,而是**清除旧工具输出的内容**。它维护一个白名单: ```typescript // src/services/compact/microCompact.ts:41-50 const COMPACTABLE_TOOLS = new Set([ FILE_READ_TOOL_NAME, // 'Read' - 文件读取 ...SHELL_TOOL_NAMES, // 'Bash' - 命令输出 GREP_TOOL_NAME, // 'Grep' - 搜索结果 GLOB_TOOL_NAME, // 'Glob' - 文件列表 WEB_SEARCH_TOOL_NAME, // 'WebSearch' - 搜索结果 WEB_FETCH_TOOL_NAME, // 'WebFetch' - 网页内容 FILE_EDIT_TOOL_NAME, // 'Edit' - 编辑输出 FILE_WRITE_TOOL_NAME, // 'Write' - 写入输出 ]) ``` 替换策略: 将超过时间窗口的工具输出内容替换为 `[Old tool result content cleared]`。这不是简单的截断——原始内容仍保留在 JSONL transcript 中,只是不再发送给 API。 MicroCompact 还有一个**时间衰减配置**(`timeBasedMCConfig.ts`): 越旧的工具输出越容易被清除,最近的优先保留。 #### 图片和文档的特殊处理 图片 block 如果超过 2000 token 估算值(`IMAGE_MAX_TOKEN_SIZE = 2000`),也会被 MicroCompact 清除。PDF document block 同理。 ### 第二层: Session Memory Compact -- 无 API 调用的压缩 源码路径: `src/services/compact/sessionMemoryCompact.ts` 当 `tengu_session_memory` + `tengu_sm_compact` 两个 feature flag 启用时,系统优先使用 Session Memory 进行压缩——**不需要调用摘要模型**,直接使用已经提取好的 Session Memory 作为对话摘要。 #### 保留窗口的计算 ```typescript // sessionMemoryCompact.ts:324-397 export function calculateMessagesToKeepIndex(messages, lastSummarizedIndex) { const config = getSessionMemoryCompactConfig() // 默认: minTokens=10K, minTextBlockMessages=5, maxTokens=40K let startIndex = lastSummarizedIndex + 1 // 从 lastSummarizedIndex 向前扩展,直到满足两个下限或命中上限 for (let i = startIndex - 1; i >= floor; i--) { totalTokens += estimateMessageTokens([msg]) if (hasTextBlocks(msg)) textBlockMessageCount++ startIndex = i if (totalTokens >= config.maxTokens) break if (totalTokens >= config.minTokens && textBlockMessageCount >= config.minTextBlockMessages) break } return adjustIndexToPreserveAPIInvariants(messages, startIndex) } ``` 这个算法确保压缩后保留的消息窗口满足: - 至少 10,000 token(有上下文深度) - 至少 5 条包含文本的消息(有对话连续性) - 最多 40,000 token(不会太大又触发下一次压缩) #### 工具对完整性保护 `adjustIndexToPreserveAPIInvariants()` 是压缩中一个**关键的正确性保证**: API 要求每个 `tool_result` 都有对应的 `tool_use`,反之亦然。如果压缩恰好切在一条 `tool_result` 消息处,会导致 API 报错。 流式传输会将一个 assistant 消息拆分为多条存储记录(thinking、tool_use 等各有独立 uuid 但共享 `message.id`),这增加了边界情况的复杂度。 > [!question] 思考题 > 为什么流式传输会导致一个 assistant 消息被拆分为多条存储记录? 这对压缩的边界处理带来了什么挑战? ### 第三层: 传统 API 摘要压缩 源码路径: `src/services/compact/compact.ts` 当 SM 压缩不可用时,系统回退到传统方式: 调用 AI 模型生成对话摘要。 #### 压缩前处理 发送给摘要模型之前,消息会经过多层预处理: 图片被替换为 `[image]` 标记,防止摘要 API 调用本身也触发 prompt-too-long 错误。 #### 压缩后的重新注入 压缩后,系统会从摘要中**重新注入关键上下文**: ```typescript // compact.ts:126-134 export const POST_COMPACT_TOKEN_BUDGET = 50_000 // 总预算 export const POST_COMPACT_MAX_FILES_TO_RESTORE = 5 // 最多恢复 5 个文件 export const POST_COMPACT_MAX_TOKENS_PER_FILE = 5_000 // 每文件 5K token export const POST_COMPACT_MAX_TOKENS_PER_SKILL = 5_000 // 每技能 5K token export const POST_COMPACT_SKILLS_TOKEN_BUDGET = 25_000 // 技能总预算 25K ``` 这 50K token 的重新注入预算用于: 1. 恢复最近读取的文件内容(最多 5 个文件,每个截断到 5K token) 2. 恢复已激活的技能指令(每个技能截断到 5K token,总计 25K) 3. 重新注入 CLAUDE.md 内容 4. 恢复 MCP 工具发现结果 ### CompactBoundary: 压缩的边界标记 源码路径: `src/utils/messages.ts`(`createCompactBoundaryMessage`) 每次压缩后,系统在消息流中插入一条 `SystemCompactBoundaryMessage`: ```typescript type SystemCompactBoundaryMessage = { type: 'system' message: { type: 'compact_boundary' compactMetadata: { compactType: 'auto' | 'manual' | 'micro' preCompactTokenCount: number lastUserMessageUuid: string preCompactDiscoveredTools?: string[] } } } ``` 后续所有操作只处理**最后一条 boundary 之后**的消息。 #### Preserved Segment 注解 boundary 消息上还附加了 `preservedSegment` 注解,记录哪些消息被保留而非压缩。这在会话恢复时帮助加载器正确重建消息链,避免重复压缩已保留的消息。 #### Microcompact Boundary Microcompact 操作使用单独的 boundary 类型,与全量压缩的 `compact_boundary` 不同: ```typescript // src/utils/messages.ts:4599-4614 type SystemMicrocompactBoundaryMessage = { type: 'system' subtype: 'microcompact_boundary' content: 'Context microcompacted' compactMetadata: { trigger: 'auto' // Microcompact 只有自动触发 preTokens: number // 压缩前 token 数 tokensSaved: number // 节省的 token 数 compactedToolIds: string[] // 被压缩的工具 ID 列表 clearedAttachmentUUIDs: string[] // 被清除的附件 UUID } } ``` 与 `compact_boundary` 的区别: - **保留原始消息**: Microcompact 仅清除工具输出内容,不删除消息本身 - **可追溯性**: `compactedToolIds` 记录了哪些工具结果被清除 - **轻量级**: 不生成摘要,不调用 API ### PTL 紧急降级: Prompt Too Long 当压缩后仍然超出 token 限制(`PROMPT_TOO_LONG` 错误),系统会进入紧急降级路径: 1. **Reactive Compact**: `reactiveCompactOnPromptTooLong()` 尝试更激进的压缩 2. **截断重试**: 如果 reactive 也失败,`truncateHeadForPTLRetry()` 直接截断最早的消息 3. 放弃并报错 > [!warning] 实验性功能 > Reactive Compact 目前在反编译版本中是 stub(`isReactiveOnlyMode() -> false`),表明这是 Anthropic 内部的实验性功能。 ### 压缩的 Hook 机制 压缩前后可以执行自定义 Hook: - **Pre-compact Hook**(`executePreCompactHooks`): 在压缩前执行,可以注入"必须保留"的标记 - **Post-compact Hook**(`executePostCompactHooks`): 在压缩后执行,可以验证关键信息是否保留 - **Session Start Hook**(`processSessionStartHooks('compact')`): SM 压缩使用此 Hook 恢复 CLAUDE.md 等上下文 Hook 结果以 `HookResultMessage` 的形式附加到压缩结果中,确保用户的自定义逻辑在压缩过程中被尊重。 ### Snip Compact(实验性) 源码路径: `src/services/compact/snipCompact.ts`(stub) Snip Compact 是另一种实验性压缩策略,在反编译版本中为空壳实现。从 stub 的类型签名推断,它似乎是一种**更细粒度的消息级裁剪**(snip = 剪切),可能是对单条消息的进一步压缩,而非整个对话。`shouldNudgeForSnips()` 和 `SNIP_NUDGE_TEXT` 暗示它可能会提示用户触发。 ## 关联笔记 - [[token-budget]] - Token 预算与自动压缩触发阈值 - [[system-prompt]] - System Prompt 缓存策略 - [[project-memory]] - Session Memory 与记忆系统 - [[../conversation/the-loop]] - Agentic Loop 中的压缩触发