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DeepAgents的上下文管理
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
随着AI代理处理任务的复杂性增加，有效的上下文管理变得至关重要。Deep Agents SDK是LangChain的开源工具，支持复杂任务的规划与执行。它通过上下文压缩技术减少信息量，确保代理在有限内存中高效工作，主要方法包括将大工具结果和输入卸载到文件系统，以及生成会话摘要，以保持代理的目标和进展。
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关键要点
- 随着AI代理处理任务的复杂性增加，有效的上下文管理变得至关重要。
- Deep Agents SDK是LangChain的开源工具，支持复杂任务的规划与执行。
- 上下文压缩技术减少信息量，确保代理在有限内存中高效工作。
- 上下文压缩包括总结先前的交互、过滤过时信息和战略性决定保留或丢弃的信息。
- Deep Agents实现了文件系统抽象，允许代理执行文件操作和检索内容。
- 主要的压缩技术包括卸载大型工具结果、卸载大型工具输入和总结。
- 当工具响应超过20,000个标记时，Deep Agents将其卸载到文件系统。
- 当上下文大小超过85%时，Deep Agents会截断旧的工具调用，减少活动上下文的大小。
- 总结过程包括生成结构化摘要和将完整的对话消息写入文件系统。
- Deep Agents SDK通过目标评估来验证上下文管理机制的有效性。
- 在评估上下文压缩策略时，建议从真实世界基准开始，然后对单个特性进行压力测试。
- 监控目标漂移，确保代理在总结后仍能跟踪用户意图。
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