长会话压缩反噬:Billion Context 插件让模型陷入循环
Iory1998 · reddit · 2026-10-03
作者使用 DeepSeek Harness(支持本地模型)做 vibe coding,但本地模型上下文约 262K,长会话需要记忆管理。DSH 自带的手动压缩工具几轮后就失效,于是尝试了市场里的 Billion Context 插件。
- 该插件是重型上下文压缩 skill,每隔几轮就推动 LLM 压缩,单次耗时 5-10 分钟,显著拖长会话
- 多轮之后模型把大量工作上下文用于解压已压缩内容,反过来又触发再压缩,最终陷入循环
- 作者的结论:上下文压缩不是出路,认为记忆管理是最该投入资源却被忽视的领域;已尝试 sub-agent 返回摘要的模式,但仍需管理主编排 agent 的上下文窗口
帖子向社区征集 DSH 或其他 harness 的上下文/记忆管理经验。
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