用途：将源文档压缩成 LLM 可直接消费的高密度文档（蒸馏物），强调无损压缩而非摘要。摘要是有损的，蒸馏物则保留源文档中的每个事实、决策、约束和关系。
主要能力：接收源文档、可选的消费方工作流、token 预算和输出路径，经过分析、压缩、校验输出，并可用 --validate 进行往返重建验证；支持单文档与按语义拆分多段两种输出形态。
使用方式：调用方需提供 source_documents（必填，文件路径、文件夹或 glob）；downstream_consumer、token_budget、output_path、--validate 均为可选。流程分四阶段：Stage 1 运行 scripts/analyze_sources.py 获取路由与分组建议（不要自行阅读源文档）；Stage 2 按单模式或 fan-out 模式派发压缩子代理，必要时用 agents/distillate-compressor.md 的指令直接压缩；Stage 3 做完整性与格式检查，单文件约 5000 token 以内保存为带 frontmatter 的单文件，超出则拆为 {base-name}-distillate/ 文件夹，含 _index.md 与分节文件，最后用脚本统计 token 并返回结构化 JSON（含 compression_ratio 等字段）；Stage 4 仅在 --validate 时执行，用 agents/round-trip-reconstructor.md 从蒸馏物重建源文档并语义比对，生成 -validation-report.md。
适用场景：需要把源文档作为下游 LLM 工作流唯一上下文输入、且不能丢失信息时，或作为高价值流程的质量门禁。
限制：蒸馏物格式要求无散文段落、只用要点、每条自包含、用 ## 标题划分主题；修复轮次最多 2 次；往返验证显著增加 token 成本，不宜日常使用，且若无子代理支持则无法执行，需跳过并说明。源文档之外的收费、价格、平台等信息暂未提供。