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评估 AI Agent 的上下文压缩策略 在处理软件开发等需要连续性的任务时，单纯追求上下文高压缩率并不足够，更重要的是压缩后是否保留了 AI Agent 继续有效工作的关键信息。 @FactoryAI 提出的结构化总结方法，在实际任务表现上优于 OpenAI 和 Anthropic。 https://t.co/ZsCDxoVO3Q 主要问题 AI Agent 在长时间运行时，会产生海量的对话历史（> 1M token），超出模型上下文窗口限制。简单压缩容易丢失关键细节，例如修改过的文件路径、错误信息或先前决策，导致 AI Agent 重复工作、产生幻觉或任务中断。文章强调，应优化“每任务 token 消耗”而非“每次压缩 token 减少”，以实现高效连续工作。 评估方法创新 传统指标（如 ROUGE 或 Embedding 相似度）仅衡量文本相似性，无法评估压缩后上下文是否支持实际任务延续。文章提出一种基于“探针”的评估框架： · 在压缩后，向 AI Agent 提问特定细节，测试其保留情况。 · 探针分为四类：Recall、Artifact、Continuation 和 Decision。 · 使用 GPT-5.2 作为 LLM 评判器，在六个维度打分（0-5 分）：准确性、上下文感知、工件追踪、完整性、连续性和指令遵循。 三种压缩策略比较 · Factory：采用“anchored iterative summarization”，维护一个结构化的持久总结，包括意图、文件修改、决策和下一步计划。新内容逐步合并，而非每次重新生成。 · OpenAI：使用 `/responses/compact` 接口，压缩率最高（99.3%），但总结不透明，常丢弃文件路径等低熵内容。 · Anthropic：生成详细结构化总结（包含分析、文件、任务等部分），但每次压缩都完整重新生成，可能导致总结漂移。 示例与结果 通过一个调试 401 错误的具体案例说明：Factory 压缩后能准确回忆错误细节和根因，而 OpenAI 和 Anthropic 丢失部分技术 specificity。 在真实生产数据（36,611 条消息）上的大规模测试结果见下方图片。 Factory 在准确性和上下文感知上领先。尽管 OpenAI 压缩率最高，但质量最低，可能因信息丢失导致额外重取成本。 关键启示 · 结构化优先于极端压缩：显式分节总结能更好保留关键信息。 · 压缩率不是唯一指标：高压缩可能牺牲任务效率，总 token 消耗更重要。 · 工件追踪是难点：所有方法在此维度得分较低，需额外索引机制。 · 探针评估更可靠：比传统 NLP 指标更能反映真实可用性。
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
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阿里刚刚搞了一个可将图像拆分成多个RGBA图层的模型：Qwen-Image-Layered，像Photoshop里图层一样 这种分层使得图像可内在编辑，可以对单个图层进行操作，而不影响其他内容，保障了图像编辑的高保真和一致性 比如说，一张有蓝天、白云、山峦和一棵树的风景照，你想移动那棵树，但栅格图像的纠缠性会使局部修改影响全局，而Qwen-Image-Layered只修改“树”那一层 模型不限固定的图层数量，支持可变数量的图层分解 分解过程可以递归进行，任意一个图层本身都可以被进一步分解 Qwen-Image-Layered对图像的结构化和分层能力，相当于让AI改图从粗修走向了精修，对设计师或者电商、广告行业比较实用 #AI图像编辑 #QwenImageLayered #AI修改
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