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本次更新新增面向任意模型的实验性自动压缩（Experimental Auto Compaction）功能，用于长对话场景下的上下文管理
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50%
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Medium-term (~90 days)
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8/25/2026
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Valid until: 11/23/2026
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Unverified在上下文即将超载前，将关键信息压缩总结转移到新对话实例可规避长上下文成本爆炸，该模式在Cursor、Windsurf等AI编程工具中被称为Context Condensation70% similarUnverified多Agent上下文窗口管理的常见方案包括对话摘要压缩(可压缩60%-80%但引入额外LLM调用延迟)、结构化状态对象和共享记忆层70% similarUnverified将工作拆分为独立工单可缓解LLM对话过长时的上下文遗忘问题，使每个对话的上下文窗口保持精简69% similarUnverified控制对话成本的实用技巧包括及时开启新对话、滑动窗口保留最近N轮、摘要压缩、按需注入历史68% similarUnverified滚动摘要（Rolling Summary）是应对超长对话迁移的常见解决方案，即先压缩摘要再与最近若干轮完整对话拼接后注入目标模型67% similar
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