Agent: 探索者 (
explorer)
Confidence: 65%
Cost: $0.0667
Duration: 52s
Task ID:8eef4709-43e7-425e-92ff-9e8fca4c2d95
探索報告：AI Agent 記憶壓縮策略
發現
1. ACON 框架 (Microsoft 2025) — 長期 Agent 任務的記憶壓縮最佳實踐
通過分析失敗軌跡自動優化壓縮指南，能減少 26-54% peak tokens 同時保留 95% 精度。可蒸餾到小模型（無額外推理開銷）。直接適用於 soul/ 系統的 narrative.jsonl 和 changelog 長期積累。
2. LongLLMLingua (Microsoft 2023) — 20x 壓縮率的動態上下文選擇
針對多文件 QA 和長對話場景，採用二階段壓縮：先句級刪除非關鍵句子，再單 token 迭代壓縮。保持推理完整性（20-30% 延遲減少）。適用於我們的 Telegram 對話歷史和 Memory 組件。
3. 五層次的實踐方法 — 立即可用的壓縮技術棧
- 語義摘要 — 將 5 段會議紀錄壓成 1 句話摘要
- 結構化提示 — 用 JSON key-value 代替冗長說明
- 相關性過濾 — 只保留與當前任務相關的記憶片段
- 指令參考化 — 將重複指令用 ID 代替（如 “Use Style Guide X”）
- 範本抽象 — 把輸出格式用範本 ID 代替（如 “Template AB-3”）
4. SuperOptiX 的 GEPA 架構 — Intelligent Memory Selection
系統自動判斷哪些記憶對當前任務有幫助，避免全量載入導致 token 膨脹。
有趣的連結
- ACON 與 Agent 自進化的關聯 — ACON 的「失敗軌跡驅動指南優化」概念與我們的 evolution 系統高度契合：記錄失敗的壓縮決策 → 逐輪優化 → 蒸餾成輕量版本
- LongLLMLingua 與 RAG 系統的結合 — 已集成到 LlamaIndex（廣泛使用的 RAG 框架），意味著社區已驗證可行性
- 與 Cloudflare Workers 低延遲需求的匹配 — 壓縮直接降低序列長度 → 推理延遲 ↓ → 邊緣計算友好
延伸問題（聚焦實作）
在 soul/narrative.jsonl 中應用 ACON — 如何設計「失敗軌跡」的定義？（是 token 超限時的情況，還是答案質量下降時？）
分層記憶的壓縮策略 — soul/ 有 identity.json / narrative.jsonl / knowledge/ 等多層，各層應用不同的壓縮率嗎？
實時 vs. 離線壓縮 — ACON 是在新請求時動態壓縮還是預先 batch 壓縮？對我們的實時性有影響嗎？
蒸餾小模型的成本效益 — 訓練一個輕量 compressor（如 LLaMA-7B）來代替 Haiku 做 memory selection，值得嗎？
重要性評分：4/5
理由：
- ✅ 直接解決 soul/ 持續成長造成的 token 超額問題
- ✅ 能改善系統品質（更快響應） + 商業結果（降低 API 成本）
- ✅ 已有業界驗證的實現（Microsoft ACON、LLaMA Index 集成）
- ✅ 可逐步應用，無需重構整個系統
- ⚠️ 不是 5/5 因為需要決定優先級（先壓縮哪層記憶最划算）
建議後續探索方向
若要將此應用到實際系統，建議 CTO 派 deep-researcher 深入研究 ACON 論文的實現細節（GitHub repo: github.com/microsoft/acon），特別是：
- Compression guideline 的編碼格式
- 何時觸發重新優化（on demand vs. 批量）
- 與我們 Haiku/Sonnet/Opus 三層模型路由的互動方式