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cb23061088
- 会话终态提炼: 删除前+停靠双挂点,快照与清水位同临界区 - 目标快照: 恢复引导按最终有效意图生成,旧目标不复活 - 知识检索项目维度软排序,WorkingContext 持久化迁移 - 脉络卡: published 知识按项目聚合纯读侧,带入上下文经输入框显式注入 - 压缩与缓存能力在主循环/子代理/提示词三面接线 - 两份专项设计文档与看板销账
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# 压缩裁剪缓存友好化 — 设计
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> 2026-10-11 · 只读勘察产物
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> 主题:上下文压缩与裁剪以破坏 provider 前缀缓存为代价 → 在保住预算安全的前提下最大化缓存命中
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> 行号快照:2026-10-11 工作区(context/mod.rs 与 context_helpers.rs 有并行代理在改,实施前须对齐最新行号)
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## 〇、文档定位与既有工作衔接
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本文档是「上下文分层组装器-落地方案-2026-10-10.md」病灶④(裁剪后前缀缓存整体失配)的**机制细化**,并新增覆盖压缩链路的一次压尽问题。该方案已给出验收口径:「稳态下请求前缀只追加、不位移;裁剪以批量滞后发生」——本文档给出达成该口径的具体算法、参数推理与断点布点。两文档不冲突:分层组装器治①(真值 token)②(O(n²))③(预算随窗口)⑤(召回),本文档专治④+压缩,可与 P2.1/P2.2 并行实施(见§八协调注)。
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另:看板 AC-EFF-C1-2「每轮全量重发 O(n²) 部分缓解(cache_control+稳定前缀后第2轮起命中,增量滑窗留待后续批)」与「警示消息打断前缀缓存」两登记项,均由本文档方案覆盖。
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## 一、两个缺陷的准确定性与证据
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### 缺陷1:滑动裁剪致前缀缓存整体失配
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`build_for_request`(`crates/df-ai/src/context/mod.rs:185`)超预算时走贪心最小裁剪:`for unit in &units { if history_tokens - removed <= available { break } removed += unit.token_sum }`(`mod.rs:211-219`)——**每次只裁到刚好塞下为止**。对话每增长一条消息就重新越过 `available` 一点,裁剪边界 `trim_end` 随之前移一个单元,发送视图的**第一条消息每轮都变**。前缀缓存(anthropic 显式 cache_control 与 openai_compat 自动前缀缓存同理)要求从第 0 字节起逐字节相同,首条即变 → 整段历史永远 miss。
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已缓和但不治本的既有修正:
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- 淘汰补偿摘要从头部 insert(0) 改尾部 push(user 角色,`mod.rs:250-261`),注释明言治「命中率掉到个位数」;
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- `push_system_anchor` 尾部追加不位移前缀(`agentic/helpers.rs:28-44`、`context_lifecycle.rs:309-313`);
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- `tool_view_decisions` 冻结压缩决策防跨轮翻转(`agentic/mod.rs:2004-2005`),`compress_cache` 按内容哈希记忆化摘要结果(`stall_detector.rs:368-379`)→ tool_result 视图摘要跨轮字节稳定,已不构成缓存威胁。
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**残余根因**:裁剪边界本身逐轮爬行。注意一个连带效应——淘汰摘要每轮即时重生成,其内容在两次裁剪之间是静态的(被淘汰集不变 → `extract_top_keywords` 排序确定性,`context_helpers.rs:284-288`);「摘要逐轮漂移」正是裁剪逐轮爬行的投影。块状化后漂移自动收敛到裁剪事件点。
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### 缺陷2:一次压尽
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压缩触发:`available*6/10 < history_tokens`(`agentic/context_lifecycle.rs:129-136`),后台 LLM 摘要成功后 `compress_old_messages(protect_start)` 把 `[0, len-6)` 的**全部 active 消息一次性标 compressed**(`context_lifecycle.rs:308`、兜底路径 `:442`;`compress_old_messages` 实现 `mod.rs:670-699`)。sanitize step0 按 `is_active` 白名单过滤(`sanitize.rs:40-43`;`is_active`= status None/Active,`df-ai-core/provider.rs:91-99`)→ 被压消息从发送视图**整体蒸发**,视图前缀从第 0 条起全变,一次压缩 = 历史段全量缓存重建。信息损失同样一次集中(用户体感「丢历史」)。
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## 二、现状机制盘点(设计依赖的既有事实)
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| 机制 | 位置 | 事实 |
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|---|---|---|
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| 预算公式 | `context_helpers.rs:154-178` | `budget = (max_tokens − output_reserve) × safety_ratio`;默认 128K/8K/0.85 → **budget ≈ 101,836**;`available = budget − sys_tokens`(sys 5–10K → available ≈ 92–97K) |
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| 裁剪触发 | `mod.rs:198,214` | `history_tokens > available`(100% 硬门) |
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| 保护区 | `context_helpers.rs:683` | `PROTECT_COUNT = 6`(≈最近 2 轮);**context_lifecycle.rs:53 另有一份本地副本 6,双源待统一** |
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| 淘汰单元 | `mod.rs:612-642` | 三元组原子(头+尾+紧随独立 assistant),压缩定位/分段标记/裁剪共用 |
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| 压缩触发 | `context_lifecycle.rs:129-136` | `0.6×available` + `has_compressible_messages` + 非压缩中 |
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| 压缩边界回退 | `mod.rs:676-683` | `compress_old_messages` 内建单元边界回退(只少压不多压)——**分批压缩可直接复用** |
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| 摘要补偿 | `context_helpers.rs:332-364` | 淘汰摘要 ≥100 字符才产,硬顶 1000 字符(`:692`);关键词提炼确定性 |
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| system 断点 | `anthropic_compat.rs:127-145` | 开关开 → 顶层 system 包 blocks + cache_control |
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| 消息级断点 | `anthropic_compat.rs:243-247,339-376` | 打在**末条 user 之前相邻一条**(末条 user 是漂移边界:易变尾段/本轮新问题,打它永远不命中);注释明言预算 4 个 cache_control,现用 2 个 |
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| 缓存观测 | `anthropic_compat.rs:723-731` | usage 已映射 `cache_read/cache_creation`——**命中率观测零成本可取** |
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| 开关范式 | `prompt.rs:657-695` | settings KV `df-ai-anthropic-cache`,`parse_cache_flag`:空/true/1=开,false/0/杂值=关;进程级 AtomicBool 同步;`cache_split_provider_type` 按 provider gate;关=逐字节旧行为 |
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| 易变尾段 | `prompt.rs:709-736`、`agentic/mod.rs:1983-1990`、`stream_relay.rs:791-795` | 日期/清单/augmentation/知识在**每次 send 时构建一次**(`commands/chat.rs:417,996,2209,2476`),loop 内多轮稳定,以 user 角色追加消息流末尾 |
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| system 折叠 | `anthropic_compat.rs:128-133,153` | **关键发现:存储态所有 role=System 消息(不论位置)被抽离折叠进顶层 system(sys.join)**。压缩摘要/关键词兜底/话题标记/催办全走 `push_system_anchor(ChatMessage::system(...))`(`context_lifecycle.rs:313,449`、`agentic/mod.rs:1869,2510,2557`)→ 每次此类事件都改写顶层 system → **BP1 连带全失配**。淘汰摘要已因同因改 user 角色(`mod.rs:254-256` 注释),压缩摘要等锚点未跟进 |
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## 三、设计总览
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三机制分层,各管一段:
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历史水位轴(×available)
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0 0.55 0.75 1.0(=available)
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|<-- 压缩目标水位 C_low | |
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| |<-- 批次≈0.2A |
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| | ↑ 压缩触发 C_high(深清,后台,保语义)
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| | ↑ 裁剪触发 1.0(应急,view-only)
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| | |←→| 裁剪块≈0.2A → 裁到 T=0.8
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- **裁剪=应急**(build_for_request,view-only):只在压缩失灵(后台失败连续多轮/未及生效)时兜底,块状跳变;
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- **压缩=深清**(后台 LLM,改存储 status):常态水位管理,分批渐进;
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- 稳态下裁剪永不触发(0.75+批内增长 < 1.0),历史段前缀在两次压缩事件之间逐字节稳定。
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## 四、方案一:块状裁剪
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### 4.1 算法
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替换 `mod.rs:211-219` 贪心循环,改「目标水位 + 轮边界吸附」:
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1. 触发条件不变:`history_tokens > available`(硬安全门,`mod.rs:214` 同式)。
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2. 目标水位 `T × available`(T 默认 0.8):累计淘汰单元 token,直到 `history_tokens − removed ≤ T×available` **且**当前边界吸附到轮边界。
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3. **轮边界锚点**:单元边界 `unit.end` 处,若下一时刻消息(未淘汰首条)role=User,则该 end 是轮起点——整问整答同生同死,淘汰摘要按轮覆盖语义完整。
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4. 若扫到保护区(`protect_start`)仍无同时满足两条件的边界(病态:单轮 token 均值 > 块大小),回退现行为:取满足硬预算 `available` 的最后单元边界(任何边界,保证不破安全底线)。
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两次裁剪之间:`trim_end` 不动 → 被淘汰集不变 → 淘汰摘要内容不变(`extract_top_keywords` 确定性)→ 视图前缀逐字节稳定 → BP2 每轮命中、openai_compat 自动前缀缓存每轮命中。
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### 4.2 块大小取值推理
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块大小不设独立常量,由水位差导出:`块 = (1−T) × (budget − sys_tokens)`,随模型窗口自适应缩放(与 output_reserve/safety_ratio 的关系:二者先折算进 budget,块是其再切片,无双重调参)。
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默认参数下 `1−T=0.2` → 块 ≈ 18–19K tokens。设单轮增长均值 Δ(本应用工具密集,2–10K 常态):
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| T | 块 | 稳定窗口 ⌊块/Δ⌋ | 命中率≈窗口/(窗口+1) | 单次裁剪信息损失 |
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|---|---|---|---|---|
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| 0.9 | ≈9K | 1–4 轮 | 50–80% | 最小 |
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| **0.8** | ≈19K | **2–9 轮** | **67–90%** | 中 |
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| 0.7 | ≈29K | 3–14 轮 | 75–93% | 大 |
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T=0.8 是拐点:再往上窗口塌缩(裁剪频度回升、每次裁剪的「全量重建税」频度变高),再往下单次丢历史变狠。对照今天:超预算后命中率 ≈0%(首条每轮变)。**估算误差 ±15%**(`context_helpers.rs:26` 自述)被 20% 水位差吸收,不会刚裁完就再触。
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### 4.3 块边界锚点选型对比
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| 候选 | 评价 |
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|---|---|
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| **轮边界(推荐)** | 语义完整(问+全工具链+答同生死);淘汰摘要按轮覆盖;边界是稳定地标,只在裁剪事件移动;三元组原子性由 `build_eviction_units` 已保证,轮吸附只是再加一层 |
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| 消息数 | 块 token 分布不可控(30 条可 5K 也可 80K),裁剪频度与稳定窗口忽大忽小;仅配作病态回退 |
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| 纯 token 水位 | 作为**停止条件**必要(§4.1 第 2 步),但单独作边界会劈轮;与轮吸附组合使用 |
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## 五、方案二:分批压缩
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### 5.1 双水位滞后 + 批次
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- **触发 C_high = 0.75×available**(现 0.6):提高压缩间隔——压缩事件=全量缓存重建税,频度直接决定命中率;0.75 仍留 0.25A 给后台 LLM 压缩完成并下轮生效的提前量(后台化设计 `context_lifecycle.rs:30-31` 的既有前提)。
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- **批次目标 C_low = 0.55×available**:每批压最旧一段,压到 `history − C_low×A` 的 token 量为止,即**每批 ≈ 0.2A ≈ 19K tokens**(与裁剪块同刻度,共用推理)。
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- 批边界计算:从最旧起累计淘汰单元至批次 token 量,**轮边界吸附**(同§4.1 第 3 步);`batch_end ≤ len − PROTECT_COUNT`(保护区语义不变)。传入 `compress_old_messages(batch_end)`——其内部单元回退(`mod.rs:676-683`)与占位未闭合跳过(`compress.rs:65-66`)零改动复用。
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- **滞后再武装**:压后 history=C_low < C_high,需再增长 0.2A 才触发下一批 → 天然防连发;`is_compressing` 重入标志、`head_id` 版本哨兵(`context_lifecycle.rs:70-77`)、L0-3 后台化全部不动。
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- 关键词兜底路径(`context_lifecycle.rs:437-449`)同步改传 batch_end:失败降级的损失也从「一次压尽」收敛为「压一批」。
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### 5.2 缓存语义:为什么分批仍然值得
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压缩从视图头部移除消息,新前缀=[摘要锚点]+[剩余],**任何一次压缩都是历史段全量重建,分批不减小单次破坏面**。分批的收益在别处:
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1. 单次信息损失有界(0.2A≈19K),摘要质量随输入变小而升,用户「丢历史」体感摊薄;
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2. 摘要锚点改为**追加链**(见§六 BP3):第 k+1 次压缩把新摘要接在摘要链尾,链之前的 [system+链头] 前缀仍命中——一次压尽则每次都从零重建;
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3. 两次压缩间隔拉长(0.75 触发+0.2A 滞后 vs 现 0.6 触发即压尽再爬坡),事件频度下降。
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### 5.3 与块状裁剪的先后序(分工)
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常态: 0.55A ←压缩批次— 0.75A 触发 … 增长 … 1.0A 裁剪(不该到)
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失灵: 压缩连续失败(关键词兜底也失败/后台挂)→ 历史爬到 1.0A
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→ 块状裁剪应急跳到 0.8A(丢真历史,无摘要)→ 给压缩再争取一批窗口
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裁剪是唯一硬安全门,保持 100% 触发不动;压缩是语义保全的常态路径。二者水位关系(T=0.8 > C_high=0.75)保证:只要压缩机制活着,裁剪永不出场。
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## 六、方案三:缓存断点布点
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anthropic 预算 4 个 cache_control(`anthropic_compat.rs:349`),现用 2,建议用到 3:
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| 断点 | 位置 | 什么变化会打断它 |
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|---|---|---|
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| **BP1 顶层 system**(现有) | system blocks 尾块(`anthropic_compat.rs:137-141`) | ① custom_prompt 变更(稳定段含自定义段,`prompt.rs:727`);② **任何 System 角色锚点事件**(压缩摘要/关键词兜底/话题标记/催办——折叠进顶层 system,见§二末行);③ 提示词文本随代码版本变更 |
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| **BP2 消息级**(现有) | 末条 user 前相邻一条(`:350-357`);有淘汰摘要时落摘要上(摘要两裁剪间静态,反而更稳) | ① 裁剪边界移动(块状化前每轮/块状化后仅裁剪事件);② 压缩事件;③ namespace LRU 淘汰的 notice 替换改写历史中段(`agentic/mod.rs:1965-1982`,低频);④ 新近度豁免滚动——末 2 条 tool_result 豁免过期转压缩时一次性改写(`stall_detector.rs:321-330`,每次新结果进来推移一次);⑤ sanitize 自愈(确定性,输入不变输出不变,不构成威胁) |
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| **BP3 摘要链尾**(新增,可选) | 摘要锚点链之后第一条消息 | 仅压缩事件失效;为 [system+摘要链] 小前缀保命中,配合§5.2 追加链语义 |
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易变尾段(日期/清单/augmentation/知识)在 BP2 之后,不打断任何断点(既有设计正确);其每次 send 重建的变化被 BP2 挡住,只自伤尾段自身(本来也不可缓存)。
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### 6.1 必修项:system 锚点的顶层折叠(打断 BP1 的根)
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**发现**:`convert_request` 把存储态全部 role=System 消息抽离折叠进顶层 system(`anthropic_compat.rs:128-133`),消息流中 `System => continue` 剔除(`:153`)。因此每次压缩摘要/话题标记/催办事件:顶层 system 内容变(BP1 失配)+ 消息数组少一条(BP2 位置迁移)→ 双断点同时重置。
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**修法(view 层角色转换,存储不动)**:`build_for_request` 出口(sanitize 之后)把**下标>0 的 role=System 消息**映射为 role=User 发送。收益:
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- BP1 内容回到纯 system_prompt 稳定段,锚点事件不再打断顶层缓存;
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- 存储态仍是 System:`has_compressible_messages` 的 System 排除(`mod.rs:656`)、前端展示、压缩摘要定位语义全部不变——纯视图变更,与淘汰摘要先例(`mod.rs:254-256` role 必须 user)同构收口;
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- openai_compat 侧同视图生效(system 留中原位,user 也合法,中性)。
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细节:转换须在 sanitize step 之后(user 是最普通角色,不触发三元组/首条规则);首条 system_prompt(`agentic/mod.rs:1983`,组装层加入,不在 storage)不转换。
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## 七、风险与回退
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### 7.1 行为变更逐条
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| # | 变更 | 风险 | 缓解 |
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|---|---|---|---|
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| 1 | 块状裁剪:单次多丢(裁到 T 水位而非刚好塞下) | 裁剪时刻上下文损失变大(有界:≤0.2A) | 换取两裁剪间全量命中;T 可调(拍板点1);病态回退保硬预算 |
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| 2 | 分批压缩:C_high 0.6→0.75、批≈0.2A | 后台压缩生效前留给裁剪的余量 0.4A→0.25A;压缩事件频度上升(批小了) | is_compressing/版本哨兵/单元回退全复用;批失败下轮重试(滞后再武装);拍板点2 可保守维持 0.6 |
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| 3 | system 锚点 view 层转 user | LLM 把摘要当作用户话语而非系统指令的语义差;多 provider 兼容面 | 纯 view-only 可瞬时回退;淘汰摘要已用同形态跑了数月无异常(`mod.rs:259-261`);拍板点3 |
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| 4 | BP3 新增 | 网关对 cache_control 数量/位置的兼容 | 默认关,随开关;预算 4 内 |
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### 7.2 开关设计(照 `df-ai-anthropic-cache` 范式)
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- 新 settings KV **`df-ai-cache-friendly-context`**,`parse_cache_flag` 同语义(空/true/1=开;false/0/杂值=关),前端设置页一枚开关;
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- 总开关 gate 三机制:块状裁剪 + 分批压缩 + system 锚点 view 转换;BP3 挂在同一开关(anthropic 缓存总开关 `df-ai-anthropic-cache` 仍独立管 cache_control 形态,两层正交);
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- 开关关 = 三处全部旁路,行为与今日逐字节等价(与 `cache_split_provider_type` provider gate 叠加,非缓存受益 provider 不受 view 转换影响——不,view 转换与 provider 无关,应 gate 在新开关下全员生效或全员旁路,不由 provider 类型分叉);
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- 裁剪/转换是 view-only(逐请求),回滚瞬时;压缩是存储 status 单向(已 compressed 不回滚,与今天回滚语义一致,可接受并在开关文档注明)。
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### 7.3 回退路径
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开关关 → 全量回旧行为。已落库的 compressed 状态保留(软删可追溯,历史数据默认保留);水位常量均在常量层(T/C_high/C_low),极端情况改常量即再调参,无需动逻辑。
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## 八、分期
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### 快赢(下一小批可入,改动小、收益确定)
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| 项 | 内容 | 落点 | 量级 |
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|---|---|---|---|
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| W1 | **块状裁剪**(T 水位+轮吸附+病态回退) | `context/mod.rs:211-219` 替换 + 单测(水位/轮边界/病态三case) | S |
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| W2 | **system 锚点 view 层转 user** | `build_for_request` 出口 + 单测(首条不转/转换后 sanitize 不破) | S |
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| W3 | **命中率观测日志**:`cache_read/cache_creation` 已在 usage(`anthropic_compat.rs:728-730`),每轮 info 输出命中率 | stream 收尾处 | XS |
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| W4 | BP3 摘要链尾断点(随 anthropic 开关) | `apply_message_cache_breakpoint` 加一档 | XS |
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W3 最先:先有数据,后面所有调参有据。**协调注**:W1/W2 落在 context/mod.rs(并行代理在改),实施前 rebase;若分层组装器 P2.2(组装器结构化)先行合入,块状裁剪改为在组装器出口实施,算法不变。
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### 结构性(需更多验证)
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| 项 | 内容 | 依赖 |
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|---|---|---|
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| S1 | **分批压缩**(C_high/C_low 双水位+批边界+兜底同批)+ PROTECT_COUNT 双源统一(`context_helpers.rs:683` vs `context_lifecycle.rs:53`) | W3 数据验证压缩事件频度;狗粮长会话 |
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| S2 | 水位再校准:T/C_high 按 W3 实测命中率-损失曲线微调 | S1 上线后一轮狗粮 |
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| S3 | namespace LRU 淘汰 notice 的前缀断治理(notice 文案确定化已天然成立,残余为位置断,收益小后置) | 低优先 |
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## 九、拍板点(4 项)
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1. **裁剪目标水位 T**:推荐 **0.8**(块≈19K、稳定窗口 2–9 轮、命中 67–90%);备选 0.85(保守,少丢但裁剪频)——§4.2 表。
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2. **压缩双水位**:推荐 **C_high=0.75 / C_low=0.55**(批≈0.2A,滞后 0.2A);备选维持现状 0.6 单水位(仅做分批不做提频调整)——§5.1。
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3. **system 锚点 view 层转 user**:推荐**做**(治 BP1 折叠根因);备选不做(则压缩/话题标记事件继续双断点全失配,BP1 收益打折)——§6.1。
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4. **总开关默认值**:推荐**默认开**(对齐 `df-ai-anthropic-cache` 默认开先例,看板 939⑧;view-only 为主可瞬时回退);备选默认关观察一轮——§7.2。
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## 附:证据坐标索引
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| 论断 | 坐标 |
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|---|---|
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| 贪心最小裁剪逐轮爬行 | `crates/df-ai/src/context/mod.rs:211-219`(触发 `:198,214`,切片 `:239-246`) |
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| 淘汰摘要尾追+缓存注释 | `mod.rs:250-261`;确定性提炼 `context_helpers.rs:284-288,332-364` |
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| 一次压尽 | `agentic/context_lifecycle.rs:129-136`(0.6 触发)、`:308,442`(compress_old_messages(protect_start))、`mod.rs:670-699` |
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| is_active 白名单过滤 | `context/sanitize.rs:40-43`;`df-ai-core/provider.rs:91-99` |
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| system 全量折叠(打断 BP1) | `anthropic_compat.rs:128-133,153`;锚点 system 入库 `context_lifecycle.rs:313,449`、`agentic/mod.rs:1869,2510,2557` |
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| 消息级断点(末条 user 前) | `anthropic_compat.rs:243-247,339-376`;4 个预算 `:349`;usage 映射 `:723-731` |
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| 开关范式 | `commands/ai/prompt.rs:657-695`;易变尾段拆分 `:709-736`、`stream_relay.rs:791-795`、每 send 构建一次 `commands/chat.rs:417,996,2209,2476` |
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| tool_result 摘要已稳定(不威胁) | 冻结 `agentic/mod.rs:2004-2005`、`stall_detector.rs:352-363`;记忆化 `:368-379`;新近度豁免滚动 `:321-330` |
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| 预算公式与保护区 | `context_helpers.rs:154-178,683,692`;双源 PROTECT_COUNT `context_lifecycle.rs:53` |
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| 请求组装序 | `agentic/mod.rs:1143`(sys_tokens)、`:1957`(build_for_request)、`:1965-1982`(namespace 展开)、`:1983-1990`(system+history+尾段) |
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| 上位目标与验收口径 | `docs/02-架构设计/专项设计/上下文分层组装器-落地方案-2026-10-10.md`(病灶④/「裁剪以批量滞后发生」) |
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