Robocikowo>ROBOCIKOWO
Pamięć

Compaction

2025AktywnyOpublikowano: 2 września 2026Opublikowany
Technika zarządzania kontekstem agentów LLM: gdy rozmowa zbliża się do limitu okna kontekstowego, jej treść jest streszczana, a kontekst reinicjalizowany streszczeniem.
Kluczowa innowacja
Pozwala agentom LLM działać dłużej niż pojedyncze okno kontekstowe: zamiast twardego limitu, historia konwersacji jest streszczana, a kontekst reinicjalizowany na podstawie streszczenia.
Kategoria
Pamięć
Poziom abstrakcji
Wzorzec
Poziom operacji
Środowisko agentoweInferencja
Zastosowania
Agenty kodujące realizujące długie sesje pracyDługoterminowe zadania agentowe (long-horizon)Wieloturowe wyszukiwanie i researchAutonomiczne pętle narzędziowe agentówAsystenci konwersacyjni z długą historią rozmowy

Jak działa

Gdy rozmiar konwersacji zbliża się do limitu okna kontekstowego, uruchamiany jest krok kompakcji: model otrzymuje polecenie (prompt kompakcji), które nakazuje mu wydestylować dotychczasową historię do zwięzłego streszczenia zachowującego istotne fakty (decyzje, otwarte problemy, szczegóły implementacyjne), a pomijającego redundantne wyniki narzędzi i mniej ważne wiadomości. Powstałe streszczenie staje się nasieniem nowego okna kontekstowego, w którym agent kontynuuje pracę. Anthropic zaleca strojenie promptu kompakcji od maksymalizacji recall (uchwycenie wszystkich istotnych informacji), a następnie iteracyjne poprawianie precyzji przez eliminację zbędnych treści. Kompakcję uzupełnia czyszczenie wyników narzędzi (tool result clearing), czyli usuwanie nieaktualnych wywołań i wyników narzędzi.

Rozwiązany problem

Okno kontekstowe modelu językowego ma skończony rozmiar, więc w długotrwałych, wieloetapowych zadaniach agentowych historia konwersacji (wiadomości, wyniki narzędzi) narasta aż do wyczerpania dostępnych tokenów, co uniemożliwia dalsze działanie lub prowadzi do utraty wcześniejszego kontekstu. Context Compaction rozwiązuje ten problem, kompresując historię do zwięzłego streszczenia, dzięki czemu agent zachowuje kluczowe informacje i może kontynuować pracę.

Komponenty

Krok streszczeniaKompresja historii

Wywołanie modelu, które destyluje dotychczasową historię konwersacji do zwięzłego streszczenia zachowującego kluczowe informacje.

Prompt kompakcjiSterowanie zawartością streszczenia

Instrukcja sterująca tym, co streszczenie zachowuje, a co pomija; strojona od maksymalizacji recall do poprawy precyzji.

Reinicjalizacja kontekstuWznowienie pracy w nowym oknie

Utworzenie nowego okna kontekstowego, którego nasieniem jest wygenerowane streszczenie, umożliwiające dalszą pracę agenta.

Czyszczenie wyników narzędziRedukcja zużycia tokenów

Usuwanie nieaktualnych wywołań i wyników narzędzi z okna kontekstowego, komplementarne wobec streszczania.

Implementacja

Pułapki implementacyjne
Utrata istotnych informacji przy zbyt agresywnej kompakcjiWysoka

Streszczenie zoptymalizowane pod precyzję kosztem recall może pominąć fakty potrzebne w dalszej pracy agenta.

Rozwiązanie:Najpierw maksymalizuj recall promptu kompakcji, a dopiero potem iteracyjnie poprawiaj precyzję.

Ewolucja

Oryginalny paper · 2025 · Anthropic Engineering Blog · Prithvi Rajasekaran
Effective context engineering for AI agents
Prithvi Rajasekaran, Ethan Dixon, Carly Ryan, Jeremy Hadfield
2025
Anthropic definiuje kompakcję kontekstu
Punkt przełomowy

W artykule „Effective context engineering for AI agents” (29.09.2025) Anthropic opisuje kompakcję jako streszczanie historii konwersacji i reinicjalizację okna kontekstowego streszczeniem.

2025
Context editing i memory tool w Claude Developer Platform

Anthropic udostępnia (public beta) context editing, które automatycznie usuwa nieaktualne wywołania i wyniki narzędzi przy zbliżaniu się do limitu tokenów; w testach context editing dał 29% poprawy, a wraz z memory tool 39%.

Hiperparametry (konfigurowalne osie)

Próg uruchomienia kompakcjiWysoka

Bliskość limitu okna kontekstowego (w tokenach), przy której uruchamiany jest krok kompakcji.

Balans recall/precyzji promptu kompakcjiWysoka

Kompromis między zachowaniem wszystkich istotnych informacji (recall) a eliminacją zbędnych treści (precyzja) w streszczeniu.

Wymagania sprzętowe

Podstawowe

Kompakcja to technika na poziomie orkiestracji/inferencji, niezależna od konkretnego sprzętu.