上下文压缩

带娃的IT创业者

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【Java/Go后端手撸原生Agent（第八篇）：摘要压缩——让Agent“记要点“而不是“记流水账“】系列目录：[Phase 1-2 基础框架] → [Phase 3 状态机+文件读取] → [Phase 4-6 原生FC+Judge校验] → [Phase 5 多工具并行+BashTool] → [Phase 6 流式输出] → [Phase 7 Token预算与滑动窗口] → Phase 8 摘要压缩（本文）上一篇链接：Java/Go后端手撸原生Agent（第七篇）：Token预算管理 + 滑动窗口上下文裁剪

通用Agent设计：03、大模型Agent上下文压缩实战：从原理到CompactSummarizationMiddleware实现博主介绍：✌目前全网粉丝4W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。

langchain上下文管理的方式上下文管理是实现复杂推理、工具调用和多轮交互的基础能力。本文将系统梳理上下文管理的核心方法、工程挑战、典型应用场景，并结合 LangChain 框架的设计理念，帮助理解和落地上下文管理系统。

【技术报告解读】DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression我们提出了 DeepSeek-OCR，作为通过光学二维映射压缩长上下文可行性的初步探索。DeepSeek-OCR 由两个组件构成：DeepEncoder 和作为解码器的 DeepSeek3B-MoE-A570M。具体而言，DeepEncoder 作为核心引擎，旨在在高分辨率输入下保持低激活值，同时实现高压缩率，以确保视觉 token 数量可控且高效。实验表明，当文本 token 数量不超过视觉 token 数量的 10 倍（即压缩率小于 10×）时，模型可实现 97% 的 OCR 解码精度。即使在 20×

我是有底线的