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外观

plugin-memory-summary — 对话摘要压缩 ​

包名: @aalis/plugin-memory-summary
源码: packages/plugin-memory-summary/src/index.ts

概述 ​

LLM 驱动的对话摘要插件：会话历史达到阈值或上下文使用率达到预压缩阈值时，把较旧消息压缩成摘要注入上下文，并将这些消息归档以节省上下文空间。摘要同时参与 memory:clear 统一清除（类型 summary）。

插件声明 ​

typescript
meta.name = '@aalis/plugin-memory-summary'
meta.inject = { required: ['memory', 'llm'], optional: ['message-archive'] }

配置 ​

字段类型默认值说明
thresholdnumber30摘要触发阈值：当会话历史超过此条数时，触发旧消息摘要
keepRecentnumber20保留最近消息数：摘要后保留的最近消息条数（不参与摘要的部分）
summaryTokenRationumber0.05摘要 Token 占比：摘要占模型上下文窗口的比例 (0~1)，例如 0.05 表示 5%。 实际 token 上限 = contextLength × 比例，自动适配不同模型
autoCompressThresholdnumber0.7Token 预压缩阈值：监听 agent 发出的 token:usage 事件，当使用率超过此比例 (0~1) 时启动后台压缩。默认 0.7 实现“临界前预压缩”，让本轮调用仍然能用原始上下文完成，压缩后的成果下一轮生效。设为 0 则禁用 token 触发。
summaryPromptstring''摘要生成提示词：用于指导 LLM 生成摘要的系统提示词
summaryModelModeselect'global'摘要模型来源：global=沿用全局默认 LLM；custom=使用下方 summaryLLM 指定的模型。session（沿用会话当轮模型）暂未实现。
summaryLLMllm-ref—摘要模型：仅当 summaryModelMode=custom 时生效；provider 为 LLM 插件实例 contextId，model 为实例内某个模型名。

工作方式 ​

  1. 每轮对话结束后（agent:turn:after，中止或出错的回合除外）异步检查是否需要摘要
  2. 当消息数 ≥ threshold 时触发摘要
  3. 另外监听 token:usage 事件，上下文使用率达到 autoCompressThreshold 时发出 session:compress（reason=auto）启动后台压缩；收到 session:compress（reason 为 manual 或 auto）时不看 threshold，只要历史条数多于 keepRecent 就压缩，并通过 session:compressing 事件报告 start/done/error
  4. 读取最近 max(threshold, keepRecent+1, 200) 条历史，把除最近 keepRecent 条以外的 user/assistant/tool 消息连同已有摘要交给 LLM（带工具调用的 assistant 渲染为「调用 <工具名>(参数)」，tool 结果渲染为「工具结果(工具名): …」，其中工具名按 toolCallId 从同段历史的 assistant toolCalls 反查、消息自带的 name 只作回落，两者的参数与正文按每条 200 字硬截断），生成更新后的摘要（提示词为 summaryPrompt，留空则用内置提示词）
  5. 摘要写入后调用 memory 的 trimHistory 把较旧消息标记为归档，只保留最近 keepRecent 条（下限 1；裁剪点会避开 tool call 组中间）；摘要生成失败或返回空内容时降级为只裁切、不写摘要。若 message-archive 服务可用，额外写入一条压缩分隔事件消息
  6. 摘要通过 agent:prompt 贡献点（context 锚位）在 LLM 调用前注入，由 agent 组装为头部 system 区的一条 system 消息；摘要长度超出 token 预算（摘要模型上下文窗口 × summaryTokenRatio，下限 512）时截断
  7. 摘要经 memory 服务的 metadata 接口持久化（namespace summary，key 为会话 ID），与对话历史共用同一存储后端（取决于所用 memory 插件）