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小墨同学
@xiaomovps
🚀 Pi 深度玩家 | 实操+分享 🧠 AI Spark 联合创始人|企业 + AI 🌐 Pi 蓝皮书的作者 | 联系合作 wx:lucky_bobe
가입 September 2022
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小墨同学
@xiaomovps
2026.08.25 07:55
Pi 处理上下文压缩的方式,比我想象中有意思! 先简单说一下,Pi 原生的上下文压缩逻辑,其实非常简单: Context 快满了 → 总结旧上下文 → 保留最近消息 → 继续工作。 但是社区已经出现了好几种不同的思路: 1. pai-acp:遗忘流派,让 AI 自己决定忘掉什么 不再是等 Context 满了再统一压缩,而是让 Agent 主动去判断哪些历史已经没价值,然后提前压掉;需要时还能搜索甚至恢复。 2. pi-smart-compact:它会重点保留当前目标、修改过的文件、错误、关键决策、未完成事项,更像是一个留给自己的备忘录。 3. pi-context:把上下文当成 Git 管,可以主动 checkpoint、查看 timeline,再选择性 compact。 4. Hypa:设计思路是,最好的压缩,是就是从一开始就不让垃圾进入上下文,这样比单纯的上下文到达上限之后在压缩更省token。 5. pi-press:把压缩流程前置,上下文接近阈值时就提前生成摘要,真正需要 Compact 时可以直接切换,减少 Agent 因压缩产生的停顿。 其实看了这么多插件的设计思路,总结下来就是在合适的实际完成合适的内容选择,可能一开始就不让垃圾数据进入上下文是对的。 也有可能是提前就完成压缩操作,对你来说无感知才是最舒服的,但是需要解决的还是一个最根本的问题,Agent记忆 到底是怎么样的。 现在还没有一个盖棺定论的结论,但是这些启发和思路都是一直都在的。
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