用途：面向长时间运行的智能体会话，在对话历史接近上下文上限、多步工作流历史不断累积、工具输出庞大或需要持久智能体记忆管理时，压缩历史但保留完成任务所需的关键信息。
主要能力：提供多种压缩策略对比，包括锚定迭代摘要（压缩率60-80%，可解释、可验证，适合长会话）、不透明压缩（95-99%，不可解释）、再生式全量摘要（70-85%）、滑动窗口（50-70%，适合实时聊天）。推荐方案为锚定迭代摘要配合基于探针的评估。锚定摘要通过强制分区保留关键类别：Session Intent、Files Modified、Decisions Made、Current State、Blockers、Next Steps，并支持增量合并而非重新生成。
触发与目标：达到70%容量触发压缩，压缩后目标为50%容量；至少10条消息才可压缩，最后5条消息始终保持不压缩。CC 2.1.7 按有效上下文窗口（扣除系统开销后）计算警告、压缩、临界阈值。目标指标为探针通过率>90%、压缩率60-80%、任务完成度与未压缩时一致、延迟开销<2秒。
使用方式：实现时可用数据类定义结构化摘要对象，提供 merge 增量合并与 to_markdown 渲染方法；文档提供锚定摘要模板与压缩探针模板，以及压缩策略与优先级管理的参考文件。相关技能包括 context-engineering、memory-systems、multi-agent-orchestration、observability-monitoring。
限制与注意事项：不要压缩系统提示（应保留在开头），关键工作流不要使用不透明压缩，不要在任务未完成时压缩，不要随机触发压缩而应使用固定阈值，不要以压缩率优先于任务成功。具体安装命令、许可与收费信息暂未提供。