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在长Agent任务中控制上下文并保留关键状态
为长任务定义可压缩历史与必须保留的事实,避免上下文膨胀或丢失关键约束。
目标
在多轮运行之间压缩冗余记录,同时保留任务目标、决策和待办项。
步骤
- 列出必须跨轮保留的目标、限制、证据来源和未完成事项。 [openai-context] [openai-running]
- 把大段历史、重复工具输出和已解决问题标记为可裁剪内容。 [openai-context] [openai-running]
- 采用SDK支持的上下文管理/压缩方式,并在压缩前后保留结构化检查点。 [openai-context] [openai-running]
- 对摘要后的上下文执行约束回读,检查关键事实与来源仍可追溯。 [openai-context] [openai-running]
- 用长会话测试上下文缩减,并检查Agent不会重复已完成工作或忘记安全边界。 [openai-context] [openai-running]
验证方式
长会话测试在上下文缩减后仍保留目标、约束、出处和状态,且可继续未完成工作。
故障处理
若关键信息丢失,加强保留状态清单,并用原始约束验证压缩后的上下文。
权限边界
前置条件
- Python 3.10+、固定提交兼容的 openai-agents、获准模型提供商凭据(本地模拟测试例外)
权限边界
- 只在本地或隔离测试环境操作;涉及外部数据或副作用时使用最小权限并先审批
限制
SDK行为可能随版本变化;固定来源仅说明其提交中的实现,不代表其他Agent或客户端完全兼容。生产环境需独立审阅数据保留、授权和副作用。
固定上游来源
- 仓库
- openai/openai-agents-python
- 文件路径
- docs/context.md
- 固定提交
f53c62451c7f34c15f0c87fa745e05404025420f- 来源检查
- 2026-10-14 · 已按固定上游来源核对
仓库指标
以下数字属于上游仓库整体,不代表单个 Skill 或指南的点赞/热度。
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许可证: MIT