用途：在上下文窗口有限时，通过压缩、掩码、缓存与分区提升有效容量，降低 token 成本与延迟，适用于上下文预算或 token 成本限制任务复杂度、工具输出冗长、前缀或 KV 缓存命中率待提升、检索范围需收窄、需跨智能体扩展容量等场景。
主要能力：按优先级应用四种策略。KV 缓存优化：稳定前缀、动态内容置后，目标稳定负载命中率 70% 以上。观察掩码：将已用过的冗长工具输出替换为可检索引用，目标减少 60% 至 80%。压缩：利用率超 70% 时摘要并重建，目标减少 50% 至 70% token、质量损失低于 5%。上下文分区：任务上下文超窗口 60% 时拆给子智能体，协调开销需低于节省。
使用方式：先测量再优化；先掩码后压缩；保持提示前缀稳定；预算按类别分配并预留 5% 至 10% 缓冲；按触发条件优化而非定期优化。示例触发：上下文占比超 0.8 时压缩；观察超长时存储并返回引用；提示按系统提示、工具定义、模板、历史、当前查询排序。
限制：压缩有损，过度压缩易丢关键信息；掩码错误输出会破坏调试；分区协调开销可能超过节省；前缀中空白或时间戳变化会使缓存失效；部署变更可能造成缓存未命中成本上升。相邻主题如上下文基础、退化诊断、压缩交接、文件存储、多智能体模式、自管理上下文、评估与记忆系统由其他技能负责。具体实现代码、阈值表与集成示例见内部参考文档，本资料未提供完整代码。