--- title: "上下文压缩 - Compaction 三层策略与边界机制" description: "深度解析 Claude Code 上下文压缩的完整实现:Session Memory 压缩、传统 API 摘要压缩、MicroCompact 局部压缩三层策略,以及 CompactBoundary 消息、工具对保持、PTL 紧急降级等关键机制。" keywords: ["上下文压缩", "Compaction", "token 管理", "对话压缩", "上下文窗口", "MicroCompact"] --- {/* 本章目标:从源码层面剖析压缩的三层策略、边界机制和关键常量 */} ## 压缩的触发时机 上下文压缩不是单一操作,而是**三层递进**的策略系统,对应不同的触发条件和严重程度: | 层级 | 触发条件 | 实现位置 | 是否需要 API 调用 | |------|---------|---------|:---:| | **MicroCompact** | 单个工具输出过长 | `microCompact.ts` | 否 | | **Session Memory Compact** | 自动压缩触发(需 feature flag) | `sessionMemoryCompact.ts` | 否 | | **传统 API 摘要** | 手动 `/compact` 或 SM 不可用时的自动回退 | `compact.ts` | 是 | ### 压缩入口的优先级链 源码路径:`src/commands/compact/compact.ts` 当用户执行 `/compact` 或系统触发自动压缩时,压缩命令按以下优先级尝试: ```typescript // compact.ts:55-99 — 简化后的优先级链 if (!customInstructions) { const sessionMemoryResult = await trySessionMemoryCompaction(messages, ...) if (sessionMemoryResult) return sessionMemoryResult // 优先:SM 压缩 } if (reactiveCompact?.isReactiveOnlyMode()) { return await compactViaReactive(messages, ...) // 次选:Reactive 压缩 } // 兜底:传统 API 摘要 const microcompactResult = await microcompactMessages(messages, context) const messagesForCompact = microcompactResult.messages // → 调用 AI 模型生成摘要 ``` 注意:SM 压缩不支持自定义指令(`/compact 聚焦在认证模块`),有自定义指令时直接走传统路径。 ## 第一层:MicroCompact — 局部压缩 源码路径:`src/services/compact/microCompact.ts` MicroCompact 不压缩整个对话,而是**清除旧工具输出的内容**。它维护一个白名单: ```typescript const COMPACTABLE_TOOLS = new Set([ 'Read', // 文件读取 'Bash', // 命令输出 'Grep', // 搜索结果 'Glob', // 文件列表 'WebSearch', // 搜索结果 'WebFetch', // 网页内容 'Edit', // 编辑输出 'Write', // 写入输出 ]) ``` 替换策略:将超过时间窗口的工具输出内容替换为 `[Old tool result content cleared]`。这不是简单的截断——原始内容仍保留在 JSONL transcript 中,只是不再发送给 API。 MicroCompact 还有一个**时间衰减配置**(`timeBasedMCConfig.ts`):越旧的工具输出越容易被清除,最近的优先保留。 ### 图片和文档的特殊处理 ```typescript const IMAGE_MAX_TOKEN_SIZE = 2000 ``` 图片 block 如果超过 2000 token 估算值,也会被 MicroCompact 清除。PDF document block 同理。 ## 第二层:Session Memory Compact — 无 API 调用的压缩 源码路径:`src/services/compact/sessionMemoryCompact.ts` 当 `tengu_session_memory` + `tengu_sm_compact` 两个 feature flag 启用时,系统优先使用 Session Memory 进行压缩——**不需要调用摘要模型**,直接使用已经提取好的 Session Memory 作为对话摘要。 ### 保留窗口的计算 ```typescript // sessionMemoryCompact.ts:324-397 export function calculateMessagesToKeepIndex(messages, lastSummarizedIndex) { const config = getSessionMemoryCompactConfig() // 默认: minTokens=10K, minTextBlockMessages=5, maxTokens=40K let startIndex = lastSummarizedIndex + 1 // 从 lastSummarizedIndex 向前扩展,直到满足两个下限或命中上限 for (let i = startIndex - 1; i >= floor; i--) { totalTokens += estimateMessageTokens([msg]) if (hasTextBlocks(msg)) textBlockMessageCount++ startIndex = i if (totalTokens >= config.maxTokens) break if (totalTokens >= config.minTokens && textBlockMessageCount >= config.minTextBlockMessages) break } return adjustIndexToPreserveAPIInvariants(messages, startIndex) } ``` 这个算法确保压缩后保留的消息窗口满足: - 至少 10,000 token(有上下文深度) - 至少 5 条包含文本的消息(有对话连续性) - 最多 40,000 token(不会太大又触发下一次压缩) ### 工具对完整性保护 `adjustIndexToPreserveAPIInvariants()` 是压缩中一个**关键的正确性保证**: API 要求每个 `tool_result` 都有对应的 `tool_use`,反之亦然。如果压缩恰好切在一条 `tool_result` 消息处,会导致 API 报错。 ```typescript // sessionMemoryCompact.ts:232-314 // Step 1: 向前扫描,找到所有被保留消息中 tool_result 引用的 tool_use // Step 2: 向前扫描,找到与被保留 assistant 消息共享 message.id 的 thinking block // 两种情况都需要将 startIndex 向前移动 ``` 流式传输会将一个 assistant 消息拆分为多条存储记录(thinking、tool_use 等各有独立 uuid 但共享 `message.id`),这增加了边界情况的复杂度。 ## 第三层:传统 API 摘要压缩 源码路径:`src/services/compact/compact.ts` 当 SM 压缩不可用时,系统回退到传统方式:调用 AI 模型生成对话摘要。 ### 压缩前处理 发送给摘要模型之前,消息会经过多层预处理: ```typescript // compact.ts:147-202 const stripped = stripImagesFromMessages(messages) // 图片→[image] 文字标记 const stripped2 = stripReinjectedAttachments(stripped) // 移除会被重新注入的附件 ``` 图片被替换为 `[image]` 标记,防止摘要 API 调用本身也触发 prompt-too-long 错误。 ### 压缩后的重新注入 压缩后,系统会从摘要中**重新注入关键上下文**: ```typescript // compact.ts:124-132 export const POST_COMPACT_TOKEN_BUDGET = 50_000 // 总预算 export const POST_COMPACT_MAX_FILES_TO_RESTORE = 5 // 最多恢复 5 个文件 export const POST_COMPACT_MAX_TOKENS_PER_FILE = 5_000 // 每文件 5K token export const POST_COMPACT_MAX_TOKENS_PER_SKILL = 5_000 // 每技能 5K token export const POST_COMPACT_SKILLS_TOKEN_BUDGET = 25_000 // 技能总预算 25K ``` 这 50K token 的重新注入预算用于: 1. 恢复最近读取的文件内容(最多 5 个文件,每个截断到 5K token) 2. 恢复已激活的技能指令(每个技能截断到 5K token,总计 25K) 3. 重新注入 CLAUDE.md 内容 4. 恢复 MCP 工具发现结果 ## CompactBoundary:压缩的边界标记 源码路径:`src/utils/messages.ts`(`createCompactBoundaryMessage`) 每次压缩后,系统在消息流中插入一条 `SystemCompactBoundaryMessage`: ```typescript type SystemCompactBoundaryMessage = { type: 'system' message: { type: 'compact_boundary' compactMetadata: { compactType: 'auto' | 'manual' | 'micro' preCompactTokenCount: number lastUserMessageUuid: string preCompactDiscoveredTools?: string[] } } } ``` 后续所有操作只处理**最后一条 boundary 之后**的消息: ```typescript // messages.ts export function getMessagesAfterCompactBoundary(messages: Message[]): Message[] { const lastBoundary = messages.findLastIndex(m => isCompactBoundaryMessage(m)) return lastBoundary >= 0 ? messages.slice(lastBoundary + 1) : messages } ``` ### Preserved Segment 注解 boundary 消息上还附加了 `preservedSegment` 注解,记录哪些消息被保留而非压缩: ```typescript // compact.ts — annotateBoundaryWithPreservedSegment boundaryMarker.compactMetadata.preservedSegment = { summaryMessageUuid: string preservedMessageUuids: string[] } ``` 这在会话恢复时帮助加载器正确重建消息链,避免重复压缩已保留的消息。 ## PTL 紧急降级:Prompt Too Long 当压缩后仍然超出 token 限制(`PROMPT_TOO_LONG` 错误),系统会进入紧急降级路径: 1. **Reactive Compact**:`reactiveCompactOnPromptTooLong()` 尝试更激进的压缩 2. **截断重试**:如果 reactive 也失败,`truncateHeadForPTLRetry()` 直接截断最早的消息 3. 放弃并报错 Reactive Compact 目前在反编译版本中是 stub(`isReactiveOnlyMode() → false`),表明这是 Anthropic 内部的实验性功能。 ## 压缩的 Hook 机制 压缩前后可以执行自定义 Hook: - **Pre-compact Hook**(`executePreCompactHooks`):在压缩前执行,可以注入"必须保留"的标记 - **Post-compact Hook**(`executePostCompactHooks`):在压缩后执行,可以验证关键信息是否保留 - **Session Start Hook**(`processSessionStartHooks('compact')`):SM 压缩使用此 Hook 恢复 CLAUDE.md 等上下文 Hook 结果以 `HookResultMessage` 的形式附加到压缩结果中,确保用户的自定义逻辑在压缩过程中被尊重。 ## Snip Compact(实验性) 源码路径:`src/services/compact/snipCompact.ts`(stub) Snip Compact 是另一种实验性压缩策略,在反编译版本中为空壳实现。从 stub 的类型签名推断: ```typescript snipCompactIfNeeded(messages, options?: { force?: boolean }) → { messages: Message[] executed: boolean tokensFreed: number boundaryMessage?: Message } ``` 它似乎是一种**更细粒度的消息级裁剪**(snip = 剪切),可能是对单条消息的进一步压缩,而非整个对话。`shouldNudgeForSnips()` 和 `SNIP_NUDGE_TEXT` 暗示它可能会提示用户触发。