你好，我是茂林，一个AI爱好者，最近一直在折腾OpenClaw/Hermes，踩过老多坑了。我把踩过的坑整理出来，帮你少走弯路。
解决什么问题
智能体做长任务，上下文越来越长，很快就触发 context too large 错误，任务中断。这篇文章给你讲五种实用的上下文压缩方法，从轻量到重度，不同场景用不同方法，解决溢出问题。
什么是上下文压缩
简单说：把长对话历史精简成摘要，去掉废话，保留关键信息，腾出 tokens 空间，让任务能继续往下做。
现在大模型上下文窗口虽然越来越大，但做长任务还是会满，压缩是必备技能。
五种压缩方法（从轻到重）
方法一：摘要压缩（推荐，最常用）
把最近 N 轮对话总结成一段摘要，替换原始长对话。
操作方式：
请帮我做上下文摘要压缩：总结目前已完成的工作、关键结论、下一步计划，保留所有重要信息，精简措辞。优点：保留信息多，压缩比适中，一般能压掉 50%-70% 空间
缺点：会丢失一些细节，不重要的任务才丢
适用场景：大多数长任务中途压缩，继续做
方法二：分层过滤
只保留：
- 初始任务要求
- 最近 5-10 轮对话
- 关键结论和决策
去掉中间过程性对话、试错记录、重复讨论。
操作方式：
请分层过滤上下文：保留任务目标、最终结论、最近 5 轮，删除中间试错过程。优点：压缩比大，操作简单，保留核心信息
缺点：早期细节可能丢
适用场景：任务接近尾声，只剩收尾工作
方法三：核心记忆抽离
把重要的规则、决策、结论抽出来放到长效记忆里，上下文里只留索引，不用放全文。
操作方式：
请把本次对话中的重要结论和规则抽离出来，保存到核心记忆，上下文只保留索引引用。优点：一次抽离，后续一直能用，不占当前上下文空间
缺点：需要记忆系统支持， Hermes/OpenClaw 都有，纯 API 对话没有
适用场景：多会话长周期项目
方法四：滚动窗口
只保留最近 N 轮，直接扔掉更早的。最简单粗暴。
操作方式：
请只保留最近 8 轮对话，更早的删掉。优点：最简单，压缩比最大
缺点：容易丢重要早期信息
适用场景：对话连续性强，早期信息已经没用了（比如聊天唠嗑）
方法五：语义检索压缩
把整个上下文做向量索引，只召回和当前问题最相关的片段，扔掉不相关的。
优点：智能，只保留相关的，压缩比大还不丢关键信息
缺点：需要向量检索支持，配置稍微复杂一点
适用场景：特别长的对话，几万 tokens 那种
不同场景选什么方法
| 场景 | 推荐方法 | 压缩比 |
|---|---|---|
| 一般长任务中途 | 方法一：摘要压缩 | 50%-70% |
| 任务快做完了，挤一挤收尾 | 方法二：分层过滤 | 60%-80% |
| 跨会话长周期项目 | 方法三：核心记忆抽离 | 不限，永久节省 |
| 纯聊天，早期信息没用了 | 方法四：滚动窗口 | 70%-90% |
| 特别长，几万 tokens | 方法五：语义检索压缩 | 80%-90% |
实战操作模板（直接复制用）
摘要压缩模板
现在上下文 tokens 快满了，请帮我做摘要压缩：
1. 总结任务目标
2. 总结已完成工作和关键结论
3. 总结下一步计划
4. 用精简语言表达，去掉所有无关内容
5. 替换原来的长上下文，让任务能继续进行分层过滤模板
请帮我做分层过滤压缩：
- 保留：原始任务目标、最终决策结论、最近 5 轮对话
- 删除：中间试错过程、重复讨论、已经放弃的方案
- 保持任务可继续进行常见问题
Q：压缩会丢信息吗？
A：会丢不重要的过程信息，重要结论不会丢。好的压缩方法是"丢过程，保结论"。
Q：多久需要压缩一次？
A：用到 80% 上下文窗口就可以压缩一次，不要等满了报错再压。
Q：那个方法最好？
A：摘要压缩通用性最好，大多数场景用它就够了。别的方法是特殊场景用。
总结
- 上下文压缩是长任务必备技能，不用买更大上下文模型也能继续干活
- 从轻到重五种方法，不同场景选对就行
- 摘要压缩够用 80% 场景，上面模板直接复制用