compaction
Compaction（压缩/整理）是计算机科学中的一种数据或内存管理技术，指将分散、碎片化的数据或存储空间重新整合排列，以提高空间利用率和访问效率。该技术广泛应用于内存管理、数据库存储引擎、文件系统及垃圾回收机制中，通过消除碎片化来优化系统性能。在上下文窗口管理场景中，也指对长序列信息进行压缩摘要以支持超长任务处理。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
评估压缩是否有益或换用更小模型是否有意义，不能只看单次请求 Token 数下降，而要固定源输入和成功标准，同时比较最终任务结果与整个任务（含摘要生成等附加工作）的总用量。
控制长任务成本的常见手段是缓存（caching）和压缩（compaction），前者复用已处理的上下文，后者精简历史
压缩（compaction）机制通过将对话历史总结压缩成摘要来腾出上下文空间，但本质上是一种有损操作，会丢失大量原本可能有用的细节
压缩（compaction）指当会话消息超出模型上下文窗口限制时，框架自动将较早对话浓缩为摘要或删减冗余内容以腾出空间
对话历史自动压缩（compaction）会将早期对话历史摘要化、只保留关键上下文，从而降低每次请求的 token 开销并缓解上下文窗口限制
子代理启用了自动压缩（compaction）功能以改善长会话上下文管理
自动压缩通过摘要或裁剪历史消息腾出上下文空间，可降低按 token 计费的 API 调用成本
Zed v1.22.0 正式启用了子代理的自动压缩（compaction）能力，用于控制长时间运行任务中的上下文膨胀
Compaction（上下文压缩）是当线程累积到一定长度时系统将历史对话蒸馏为更紧凑的摘要而非简单截断的技术
递归摘要策略对已有摘要再次摘要，形成金字塔式信息压缩层次，在信息密度和计算成本间取得不同平衡点
全部知识事实 (10)
Compaction（上下文压缩）是当线程累积到一定长度时系统将历史对话蒸馏为更紧凑的摘要而非简单截断的技术
65%待验证评估压缩是否有益或换用更小模型是否有意义，不能只看单次请求 Token 数下降，而要固定源输入和成功标准，同时比较最终任务结果与整个任务（含摘要生成等附加工作）的总用量。
50%待验证控制长任务成本的常见手段是缓存（caching）和压缩（compaction），前者复用已处理的上下文，后者精简历史
50%待验证压缩（compaction）机制通过将对话历史总结压缩成摘要来腾出上下文空间，但本质上是一种有损操作，会丢失大量原本可能有用的细节
50%待验证压缩（compaction）指当会话消息超出模型上下文窗口限制时，框架自动将较早对话浓缩为摘要或删减冗余内容以腾出空间
50%待验证对话历史自动压缩（compaction）会将早期对话历史摘要化、只保留关键上下文，从而降低每次请求的 token 开销并缓解上下文窗口限制
50%待验证子代理启用了自动压缩（compaction）功能以改善长会话上下文管理
50%待验证自动压缩通过摘要或裁剪历史消息腾出上下文空间，可降低按 token 计费的 API 调用成本
50%待验证Zed v1.22.0 正式启用了子代理的自动压缩（compaction）能力，用于控制长时间运行任务中的上下文膨胀
50%待验证递归摘要策略对已有摘要再次摘要，形成金字塔式信息压缩层次，在信息密度和计算成本间取得不同平衡点
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