【Spring AI Session】上下文压缩

海兰2026-06-24 8:03

随着对话不断进行，累积的事件数量会逐渐逼近甚至超过模型的上下文窗口限制。

上下文压缩（Compaction）正是为解决这一问题而，------它在保证对话连贯性的前提下，对会话事件历史进行精简，使其始终适配上下文窗口。

整个压缩机制由两个可组合的抽象概念驱动：

  • 触发器（Trigger）：决定"何时"执行压缩。
  • 策略（Strategy）：决定"如何"执行压缩，即对事件历史做怎样的处理。

一、核心入口：SessionService.compact()

所有压缩操作都通过 SessionService.compact() 方法触发。该方法是唯一的入口点，其执行逻辑分为两步：

  1. 评估触发器：判断当前是否满足压缩条件。
  2. 执行策略：若触发器触发，则调用指定的压缩策略，并将压缩后的结果写回存储库。
java 复制代码 
// 示例：当对话轮次超过 20 轮时触发压缩，保留最后 10 个事件
CompactionResult result = service.compact(
    sessionId,
    new TurnCountTrigger(20),
    SlidingWindowCompactionStrategy.builder().maxEvents(10).build()
);

System.out.println(result.eventsRemoved());        // 被归档的事件数量（即 archivedEvents().size()）
System.out.println(result.compactedEvents());      // 压缩后保留的事件列表
System.out.println(result.archivedEvents());       // 被归档的事件列表（并未删除）
System.out.println(result.tokensEstimatedSaved()); // 估算节省的 token 数量

// 无条件触发压缩：传入一个永远返回 true 的触发器
service.compact(sessionId, req -> true, SlidingWindowCompactionStrategy.builder().maxEvents(10).build());

归档而非删除

archivedEvents() 返回的事件会从活动上下文窗口 中移除，但并未真正删除。这些事件在数据库中保留，并标记为 SessionEvent.isArchived() == true。它们在提示构建时会被过滤掉（EventFilter.active() 会排除归档事件），但用户仍可通过召回存储 （Recall Storage）进行关键词搜索（EventFilter.keywordSearch(...)）。压缩从不破坏对话历史。

CAS 写入安全

DefaultSessionService.compact() 在获取事件列表之前会先读取事件日志的版本号。如果在读取和写入之间，有其他写入者修改了日志，compactEvents() 将返回 false，压缩操作会被静默跳过------因为并发写入者已经处理过该会话。若无任何事件被归档，则跳过写操作。这一机制对于生产环境的持久化后端至关重要。

二、压缩触发器（Compaction Triggers）

触发器实现 CompactionTrigger 接口（一个 @FunctionalInterface），它根据当前的 CompactionRequest 决定是否应该执行压缩。

1. TurnCountTrigger（轮次触发）

当会话中的完整对话轮次 超过指定阈值时触发。轮次 以 根级别（branch == null）的 USER 事件 为计数单位，且仅统计非合成（non-synthetic）事件。

java 复制代码 
new TurnCountTrigger(20);  // 当轮次 > 20 时触发

2. TokenCountTrigger（Token 数量触发）

当估算的总 Token 数量达到或超过指定阈值时触发。

java 复制代码 
// 默认使用 JTokkitTokenCountEstimator
TokenCountTrigger.builder().threshold(4000).build();

// 使用自定义估算器（例如适配不同模型的分词器）
TokenCountTrigger.builder().threshold(4000).tokenCountEstimator(myEstimator).build();

3. CompositeCompactionTrigger（组合触发）

将多个触发器组合，采用 或（OR） 语义------只要任意一个触发器触发，即执行压缩。

java 复制代码 
CompactionTrigger trigger = CompositeCompactionTrigger.anyOf(
    new TurnCountTrigger(20),
    TokenCountTrigger.builder().threshold(4000).build()
);

三、压缩策略（Compaction Strategies）

策略实现 CompactionStrategy 接口（@FunctionalInterface），定义了对事件历史的具体处理方式。每个策略接收一个 CompactionRequest，其中包含会话元数据和完整的事件列表。

Token 计费说明

所有四种策略在估算归档事件的 Token 成本时，都使用统一的事件格式化器 。工具调用（tool calls）和工具响应（tool responses）会以其完整的格式化表示参与计数，而不仅仅是 getText() 的内容（对这两种类型来说，getText() 通常为空）。

消息类型 格式化表示
UserMessage / AssistantMessage / SystemMessage User: <text> / Assistant: <text> / System: <text>
AssistantMessage 含工具调用 Assistant [tool calls: name(args), ...]
ToolResponseMessage Tool [responses: name -> data, ...]

这种设计确保了 CompactionResult.tokensEstimatedSaved() 能准确反映被移除事件的完整 Token 成本，尤其适用于工具调用密集的对话轮次。

注意：RecursiveSummarizationCompactionStrategy 在构建发送给 LLM 的摘要提示时，也使用同样的格式化器，并提供了 eventFormatter 构建选项以便覆盖默认行为（详见后文）。

1. SlidingWindowCompactionStrategy（滑动窗口策略）

保留最后 N 个真实事件（real events） 。简单、可预测，无需调用 LLM。合成摘要事件（synthetic summary events）会被始终保留 并置于最前面，且不计入 maxEvents 配额。

java 复制代码 
// 保留最后 20 个真实事件
SlidingWindowCompactionStrategy.builder().maxEvents(20).build();

// 使用自定义 Token 估算器
SlidingWindowCompactionStrategy.builder().maxEvents(20).tokenCountEstimator(myEstimator).build();

算法流程：
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分离合成事件
合成事件始终保留，置于输出最前
取最后 maxEvents 个真实事件
将切割点向前对齐到最近的根级别 USER 事件

（轮次边界保护）
输出: 合成事件 + 保留的真实事件

2. TurnWindowCompactionStrategy（轮次窗口策略）

保留最后 N 个完整对话轮次 。与滑动窗口不同，该策略绝不会在轮次中间切割 ------它总是归档完整的 用户↔助手 交换对。

java 复制代码 
// 保留最后 10 个完整轮次
TurnWindowCompactionStrategy.builder().maxTurns(10).build();

// 使用自定义 Token 估算器
TurnWindowCompactionStrategy.builder().maxTurns(10).tokenCountEstimator(myEstimator).build();

算法流程：
#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig p{margin:0;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .label text,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .node rect,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .node circle,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .node ellipse,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .node polygon,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .rough-node .label text,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .node .label text,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .image-shape .label,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .rough-node .label,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .node .label,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .image-shape .label,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .icon-shape,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .icon-shape p,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-Q5hWosRyTQ3TZbig :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 输入事件列表
剥离合成事件，始终保留并置于最前
收集第一个 USER 事件之前的序言事件
将剩余事件按轮次分组

（每个轮次始于一个 USER 事件）
归档最旧的轮次，直到剩余轮次数 ≤ maxTurns
输出: 合成事件 + 序言 + 保留的轮次

3. TokenCountCompactionStrategy（Token 数量策略）

从最新到最旧遍历事件，保留一个连续的、总 Token 数不超过预算的事件后缀。

java 复制代码 
// 保持在 4000 个 Token 以内
TokenCountCompactionStrategy.builder().maxTokens(4000).build();

// 使用自定义估算器
TokenCountCompactionStrategy.builder().maxTokens(4000).tokenCountEstimator(myEstimator).build();

算法流程：
#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB p{margin:0;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .label text,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .node rect,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .node circle,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .node ellipse,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .node polygon,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .rough-node .label text,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .node .label text,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .image-shape .label,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .rough-node .label,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .node .label,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .image-shape .label,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .icon-shape,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .icon-shape p,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-yCqThWpwAcYW89WB :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 输入事件列表
分离合成事件，其 Token 成本先从预算中扣除
从最新到最旧遍历真实事件，累加 Token 成本

（使用统一格式化器）
当累加成本即将超出剩余预算时停止
得到连续后缀，再向前调整到根级别 USER 事件

（轮次边界保护）
输出: 合成事件 + 调整后的保留事件

该策略不会跳过单个超大事件，因为那样会产生不连续的空隙，破坏对话连贯性。它总是形成连续的后缀。

4. RecursiveSummarizationCompactionStrategy（递归摘要策略）

基于 LLM 的策略 ，使用 ChatClient 对被归档的事件生成摘要。摘要会以合成的用户+助手轮次 形式存入会话，使得后续的压缩操作可以在此基础上继续------形成滚动式、递归的压缩历史。

java 复制代码 
RecursiveSummarizationCompactionStrategy strategy =
    RecursiveSummarizationCompactionStrategy.builder(chatClient)
        .maxEventsToKeep(10)           // 活动窗口大小（保留的真实事件数）
        .overlapSize(2)                // 从活动窗口中提取送给摘要提示的事件数（必须 < maxEventsToKeep，默认 2）
        .systemPrompt("...")           // 可选的自定义系统提示
        .shadowPrompt("...")           // 可选的自定义用户阴影提示
        .tokenCountEstimator(myEst)    // 自定义估算器（默认 JTokkitTokenCountEstimator）
        .eventFormatter(myFormatter)   // 可选的自定义事件格式化器（见下文）
        .build();

构建校验 ：overlapSize 必须 >= 0 且严格小于 maxEventsToKeep，否则抛出 IllegalArgumentException。

LLM 调用失败处理 ：若 LLM 返回空或空白摘要，策略会记录 WARN 级别日志并跳过本次压缩，事件历史保持不变。可通过注册失败回调来作出程序化响应：

java 复制代码 
RecursiveSummarizationCompactionStrategy strategy =
    RecursiveSummarizationCompactionStrategy.builder(chatClient)
        .maxEventsToKeep(10)
        .onSummarizationFailure(req -> {
            log.error("Compaction failed for session {}", req.session().id());
            // 重试、告警、增加指标等
        })
        .build();

自定义事件格式化器 ：策略在构建摘要提示时使用统一格式化器（见 [Token 计费说明](#Token 计费说明)），因此工具调用名称、参数和响应数据对 LLM 均可见。可通过 eventFormatter 覆盖以实现领域特定渲染或多语言摘要：

java 复制代码 
RecursiveSummarizationCompactionStrategy strategy =
    RecursiveSummarizationCompactionStrategy.builder(chatClient)
        .maxEventsToKeep(10)
        .eventFormatter(event -> switch (event.getMessageType()) {
            case TOOL -> "Tool result: " + event.getMessage().getText();
            default   -> RecursiveSummarizationCompactionStrategy.formatEvent(event);
        })
        .build();

算法流程：
#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS p{margin:0;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .label text,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .node rect,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .node circle,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .node ellipse,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .node polygon,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .rough-node .label text,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .node .label text,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .image-shape .label,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .rough-node .label,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .node .label,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .image-shape .label,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .icon-shape,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .icon-shape p,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-qR8UaHtumwt51vFS :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 输入事件列表
分离合成事件与真实事件
计算原始切割点：最新的 maxEventsToKeep 个真实事件构成活动窗口
将切割点向前对齐到最近的轮次边界
提取: 先前的合成摘要 + 待归档事件 + 重叠事件（overlap）
将上述内容喂给 LLM 生成摘要
用新的合成摘要轮次替换所有被归档事件

（USER shadow + ASSISTANT summary）
输出: 摘要轮次 + 活动窗口

递归特性 ：先前合成的摘要中的 ASSISTANT 文本会被作为 === PRIOR SUMMARY === 上下文再次喂给 LLM，因此每次摘要都建立在前一次的基础上，无需从头开始。

四、共通安全机制：轮次边界保护与分支感知

所有四种策略都共享一个由 CompactionUtils.snapToTurnStart 实施的安全规则：保留窗口的起始位置始终对齐到根级别（branch == null）的 USER 事件。

如果原始切割点落在某一轮次的中间（例如助手回复或工具响应之后），该切割点会向前推进到下一个符合条件的 USER 事件。这可以避免保留工具结果或助手回复的同时，却丢失了发起该轮次的用户消息。
#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z p{margin:0;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .label text,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .node rect,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .node circle,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .node ellipse,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .node polygon,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .rough-node .label text,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .node .label text,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .image-shape .label,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .icon-shape .label{text-anchor:middle;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .node .katex path{fill:#000;stroke:#000;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .rough-node .label,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .node .label,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .image-shape .label,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .icon-shape .label{text-align:center;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .root .anchor path{fill:#333333!important;stroke-width:0;stroke:#333333;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .edgeLabel{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .edgeLabel p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .labelBkg{background-color:rgba(232, 232, 232, 0.5);}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .flowchartTitleText{text-anchor:middle;font-size:18px;fill:#333;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .icon-shape,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .icon-shape p,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-sIaY4FIXHzhFTm4Z :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 切割后
切割前
切割点落在 a3
切割点移至
u1 (USER)
a1 (ASSISTANT)
u2 (USER)
a2 (ASSISTANT)
a3 (ASSISTANT)
cut_before
u3 (USER)
a3 (ASSISTANT)
u1 (USER)
a1 (ASSISTANT)
u2 (USER)
a2 (ASSISTANT)
u3 (USER)
a3 (ASSISTANT)

多智能体会话中的分支感知

在多智能体（multi-agent）会话中，UserMessage 事件可能出现在命名分支上（例如 branch="orch.researcher"），而不仅限于根级别。分支上的 UserMessage 是子智能体的内部提示，属于轮次内部事件，并非轮次边界。

一个根轮次可能包含整个子智能体的交互过程：

复制代码 
[branch=null]  USER:      "What's the weather in Paris?"      ← 真实轮次开始
[branch=null]  ASSISTANT: [tool call: delegate_to_agent]
[branch="sub"] USER:      "Fetch weather for Paris"           ← 子智能体内部提示
[branch="sub"] ASSISTANT: [tool call: get_weather]
[branch="sub"] TOOL:      {temp: "22C"}
[branch="sub"] ASSISTANT: "It's 22°C in Paris"
[branch=null]  ASSISTANT: "The weather in Paris is 22°C"

snapToTurnStart 会跳过所有分支事件 （无论消息类型），只有在遇到 branch == null 的 USER 事件（即 SessionEvent.isRootEvent() == true）时才会停止。这避免了切割点落在子智能体提示上，从而导致根轮次的用户消息被错误地留在归档窗口中。

五、总结

策略 核心逻辑 是否调用 LLM 适用场景
滑动窗口 保留最后 N 个事件 否 简单、固定大小窗口，快速且可预测
轮次窗口 保留最后 N 个完整轮次 否 需要确保轮次完整，避免截断用户提问
Token 数量 保留不超过预算的连续后缀 否 严格控制 Token 预算，需要精确容量
递归摘要 用 LLM 摘要归档事件 是 需要最大限度保留语义信息，且可接受计算成本

所有策略均遵循轮次边界保护 和分支感知原则，确保压缩后的上下文在语义上依然连贯、完整。归档事件永久保留，可追溯，不会丢失任何历史信息。

通过灵活组合触发器和策略，我们变可以精细控制压缩的时机与方式，使长对话应用始终保持高效与可靠。

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