Agent上下文压缩实战：如何在高并发场景下优化内存占用

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在高并发场景下，传统的 Agent 系统会遇到一个棘手的问题：内存占用随着对话轮次的增加呈现指数级增长。以我们实际监控的一个客服系统为例：

单次对话平均包含 15 轮交互
每轮交互平均产生 2KB 原始文本数据
每个用户会话在内存中需要保存至少 30KB 的上下文数据

当并发量达到 1 万 QPS 时，仅上下文存储就需要占用 300MB 内存。更糟的是，这些数据往往以原始文本形式存储，缺乏有效的压缩机制。

Token 裁剪 ：直接截断超过长度的内容
优点：实现简单
缺点：破坏对话连贯性
向量化 ：将文本转换为低维向量
优点：大幅减少存储空间
缺点：丢失原始语义信息
无损压缩 ：如 Gzip 压缩
优点：保留全部信息
缺点：压缩率有限（约 50%）

第一层 ：去除停用词和冗余信息
第二层 ：合并相似语义片段
第三层 ：对核心实体建立引用索引

class ContextCompressor:
    def __init__(self, compression_level=3):
        """
        初始化压缩器
        :param compression_level: 1-5，数值越高压缩率越大
        """
        self.level = compression_level
        self.entity_cache = {}  # 用于指代消解的实体缓存

    def compress(self, text):
        """执行上下文压缩"""
        # 第一步：基础清洗
        cleaned = self._remove_stopwords(text)

        # 第二步：语义分析
        if self.level >= 3:
            cleaned = self._resolve_references(cleaned)

        # 第三步：高级压缩
        if self.level >= 5:
            cleaned = self._merge_similar_segments(cleaned)

        return cleaned

    def _resolve_references(self, text):
        """处理指代消解"""
        # 实现细节省略...
        return processed_text