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在Kotlin中构建AI代理 – 第五部分：教代理忘记
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文探讨了在复杂任务中实现智能压缩的方法，以防止代理因上下文超限而崩溃。通过调整策略，代理在执行工具后检查历史记录大小，提取重要信息并丢弃冗余内容，从而延长任务执行时间。关键在于设定压缩阈值和选择保留的信息，以确保代理持续有效工作。
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关键要点
- 代理在复杂任务中会耗尽上下文，导致崩溃。
- 智能压缩通过提取重要信息并丢弃冗余内容来延长任务执行时间。
- 使用 singleRunStrategy() 控制代理的循环，但在复杂问题中需要检查历史记录大小。
- 引入历史压缩策略 singleRunStrategyWithHistoryCompression()，在执行工具后检查历史记录。
- 设置压缩阈值，以确定何时进行压缩，避免超出上下文窗口限制。
- 选择保留的信息可以通过信任 LLM 或明确指定提取内容来实现。
- 定义概念以确保代理在压缩时保留关键状态信息。
- 可以使用不同的模型处理历史压缩，提升性能。
- 通过历史压缩，代理可以在不崩溃的情况下完成更长的任务。
- 系列文章介绍了构建能够在实际模型限制内运行的 AI 代理的各个方面。
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