RAG的Agent调用外部工具时，上下文会不会把token撑爆？

试试让工具返回结构化摘要+关键数据，再给Agent加个“遗忘”指令，旧轮次直接压缩成一行状态记录。

我最近用分层记忆解决这问题，短期存细节，长期只留结论，token省了快一半。

不如给工具返回加个摘要器，只保留结构化关键信息，历史对话让Agent自己用召回决定留哪些。

我试过给工具结果设个“有效期”，过期的自动淘汰，比滑动窗口省心多了，关键信息靠向量检索兜底。

试试让工具返回结构化摘要+置信度，Agent按需回溯原文，比滑动窗口省一半token。

我们之前是把工具结果存外部memory，只往上下文塞摘要，关键步骤再按需取回，效果还行。

我之前搞的时候也踩过这个坑，后来是给工具返回值加了个摘要层，每个工具只返回结构化要点，比如数据库查询就返回条数和几个关键字段，完整数据需要时再按需拉取。另外让Agent在每轮结束时自己总结一下当前任务进度和已获取的关键信息，把原始工具结果从上下文里清掉，这样能省不少token，也不太丢逻辑主线。

我之前也踩过这个坑，后来是把工具返回结果强制结构化，只保留关键字段，像那种长列表就存到外部临时存储里，上下文里只放个引用ID。你那个滑动窗口方案其实思路没错，但别光按轮次截，可以按“任务阶段”来清，比如某个子任务完成就把它对应的中间结果归档。另外让Agent自己判断保留哪些确实可行，但得给它设个明确的预算，比如每次调用前先检查当前token用量，超了就优先丢最旧的工具输出。想问下你用的模型支持函数调用吗？有些API能返回usage信息，可以拿来做动态控制。

我之前搞类似东西踩过坑，核心思路是别把工具原始返回全塞进去，让工具自己先做一层结构化摘要，只回传关键字段或统计结果。另外可以给历史记录打上“已消费”标签，让Agent明确知道哪些信息已经用过，后续轮次里可以定期软删除这些引用。滑动窗口不是不行，但最好做语义压缩而不是简单截断，比如把旧轮次用LLM提炼成几条事实缓存。还有个小技巧是外部工具查询前先让Agent写个“意图草稿”，如果能预判答案范围，很多中间结果根本不用进上下文。

试试让工具返回结构化摘要+关键字段，历史结果按需检索，别一股脑全塞回去。

我们团队之前也踩过这个坑，后来是把工具返回结果强制结构化，让Agent只保留关键字段和状态码，长文本直接落库给个引用ID。另外给对话历史加了个“重要性衰减”机制，超过一定轮次的老工具结果会被压缩成一行摘要，测试下来token省了快一半。你可以试试让Agent在调用下一个工具前，自己决定哪些历史结果需要完整保留，模型其实是有这个判断能力的。

可以试试给工具返回结果做个“结构化摘要”，比如让Agent在调用前先声明需要哪些字段，而不是把完整输出全部塞回去。我之前用map-reduce的思路，先让工具自己压缩一遍结果，再让Agent决定哪些细节需要展开，token能省30%左右。另外也可以用“记忆分层”，把关键历史决策单独存到向量库，对话时只检索相关的片段注入，而不是全量保留。不过滑动窗口还是得留底，防止重要上下文被误杀。

试试给工具返回结果设个摘要上限，再加个“遗忘”机制让Agent自己标记关键历史，token能省不少。

这问题我太有共鸣了，之前做个多工具调用的Agent，也是被上下文撑到怀疑人生。后来我发现核心不在于怎么截断，而是得重新设计工具返回的“格式”，让Agent只拿到决策必需的最小信息，而不是让原始结果一股脑全进来。比如查数据库，我让工具直接返回聚合后的统计值和影响行数，而不是几十条明细；调API也是，让工具自己生成一个几行字的摘要，再附上“完整数据已存到临时文件，需要时再按ID取”这种句柄式引用。

至于历史结果保留，我试过让Agent在每次工具调用前，先用一句内部指令评估“上一轮的结果对当前问题是否还有参考价值”，没价值就让它自己触发一个“内存清理”动作，把那些旧内容标记成可丢弃。这个方法比滑动窗口聪明在它保留了语义上的相关性，而不是机械地按轮次切。

不过我也还在试一个思路，就是给工具返回内容加“优先级标签”，比如数值型结果标成高优先，日志型文本标成低优先，然后写个压缩器优先丢弃低优先内容。但说实话，最底层的死结还是模型的context长度上限，与其在这抠内存，不如把长对话拆成多个短任务，每个任务独立起一个干净的上下文，最后再合并结论，这样反而省心不少。你现在用的Agent框架支持子任务隔离吗？

工具返回结果最好先摘要再入上下文，不然再大的窗口也扛不住。

工具返回结果先摘要再入上下文，别一股脑全塞，我一般只留关键字段和结论。

工具返回先摘要再入库，需要时再检索，别全塞上下文里。