dsh-compaction-agentframe AgentFrame 压缩后端插件 —— 把 DeepSeek Harness 的默认 LLM 摘要压缩替换为 语义 + 物理双轨压缩（28.4x KV 压缩思路）。 ## 为什么替换默认压缩 默认 compaction-basic 用 LLM 摘要（有损总结旧对话），每次压缩都要一次 LLM 调用，且摘要可能丢细节。 AgentFrame 的思路： - 语义轨：MemoryDirector 判断哪些 token 值得保留（去闲聊、留关键） - 物理轨：吸收式 MLA + INT4 量化（270KB→7.6KB/token，28.4x） - 效果：保留关键信息 + 大幅省 token + 不额外调用 LLM ## 使用 在 profile 的 cordis.patch.yml 中把 compaction-basic 替换为： yaml - id: compaction-agentframe name: '@deepseek-ai/dsh-compaction-agentframe' config: semantic: true retainRatio: 0.2 physical: true ## 配置 | 字段 | 默认 | 说明 | |------|------|------| | semantic | true | 语义压缩（保留高信息行） | | retainRatio | 0.2 | 压缩后保留比例 | | physical | true | 物理压缩记账（bytes/token） | | bytesPerToken | 7776 | INT4 压缩后每 token 字节 | | auto | true | 自动压缩 | ## 实现 继承 CompactionEngine（compaction seam），实现三个抽象方法： - compactIfNeeded — 自动压力触发 - compactNow — 手动 /compact 命令 - compactRegion — 指定范围压缩 保持 dsh 的 surface/事件/持久化契约（compaction/start → replace → compaction/end）， 只替换"如何压缩"。 ## License GPL-3.0 © Cloud LTE Studio / AgentFrame