用途：在智能体长会话产生大量 token 时进行上下文压缩，实现会话摘要、降低 token 消耗。核心原则是优化“每任务 token”（完成一个任务的总 token），而非“每请求 token”。
主要能力：提供三种压缩方式。一是锚定迭代摘要（推荐），维护带明确分节的结构化摘要，压缩时只摘要新被截断的内容，并与已有摘要合并而非重新生成；二是不可读压缩，压缩率最高（99%+），但牺牲可解释性，无法验证保留了哪些信息；三是再生式完整摘要，每次压缩生成详细摘要，可读但可能跨轮次丢失细节。
结构化摘要格式：包含 Session Intent（用户目标）、Files Modified（修改文件及改动）、Decisions Made（决策）、Current State（当前状态）、Next Steps（下一步）。
压缩触发策略：固定阈值（上下文 70-80% 时触发，简单但可能过早）、滑动窗口（最近 N 轮加摘要，规模可预测）、基于重要性（先压缩低相关内容，复杂但保留信号）、任务边界（任务完成时压缩，干净但时机不可预测）。
文件追踪问题：文件追踪是最弱维度（评估约 2.2-2.5/5.0），编码代理需要知道创建、修改、只读未改的文件，以及函数名、变量名、错误信息。解决方案是单独维护 artifact 索引或显式文件状态追踪。
评估：可用探针测试压缩质量，包括回忆型（事实保留）、文件型（追踪改动）、续写型（任务规划）、决策型（推理链）。
压缩比与质量：锚定迭代 98.6%、质量 3.70；再生 98.7%、3.44；不可读 99.3%、3.35。
大型代码库三阶段流程：研究阶段探索并压缩为结构化分析；规划阶段转为实现规格（5M token 约 2,000 词）；实现阶段按规格执行。
最佳实践：以每任务 token 为目标；使用带显式文件分节的结构化摘要；在 70-80% 利用率时触发压缩；采用增量合并而非再生；用探针评估测试；关键时单独追踪 artifact；把重新抓取频率作为质量信号监控。
限制：资料未提供具体代码实现、安装命令、平台支持与收费信息。