1. 长对话 Agent 为什么越跑越慢从 Harness 上下文膨胀说起如果你正在用 AI Agent Harness 搭一个长期在线的客服、助理或者办公类 Agent大概率会遇到一个很典型的现象前 10 轮对话又快又准跑到第 20 轮之后响应时间从 1 秒出头涨到 3 秒以上单次请求的 token 消耗翻了好几倍偶尔还会出现 Agent 把用户三轮前刚说过的订单号忘掉、反复追问的情况。这不是模型变笨了而是 Harness 默认的上下文管理策略在长会话里开始失控。AI Agent Harness 本质上是一层 Agent 编排框架它把大模型调度、工具调用、记忆管理、异常处理这些通用能力封装好让你不用从零写胶水代码。它的记忆模块默认走的是全量上下文传递只要会话没结束所有历史消息——用户 Query、Agent 回答、工具调用参数、工具返回结果、系统提示词——都会被完整拼进每一次大模型请求。短会话下这没问题但长期运行场景下上下文长度会随轮数线性增长直接带来两个后果。第一是成本。大模型按 token 计费上下文每翻一倍单请求成本基本翻一倍。一个 7×24 在线的客服 Agent单会话跑到 30 轮以上token 消耗可能是短会话的 5 到 10 倍。第二是准确率。过长的上下文会让模型出现“中间信息丢失”也就是常说的长窗口遗忘症一旦超出模型窗口还会被强制截断关键信息直接丢掉。更麻烦的是Transformer 自注意力的复杂度随序列长度平方增长上下文越长响应越慢用户体验直线下降。我试过在自有 Agent 工程里直接堆大窗口模型来硬扛结果成本涨得比准确率提升快得多性价比很差。真正有效的思路是在 Harness 的记忆模块里做对话上下文压缩把不重要的历史片段过滤、摘要、召回只把关键信息传给主模型。而要让这套压缩链路稳定跑起来统一 Key 和 API 通道是前置条件——这也是我把 Harness 的模型调用改到 TaoToken 的原因后面会给出可复制的配置片段和压缩阈值参数。这一篇聚焦的是 AI Agent Harness 长对话场景下的上下文压缩优化适合已经在用 Harness 或类似框架、并且遇到上下文膨胀问题的开发者。你会看到完整的配置、压缩阈值参数、验证步骤以及压缩前后 token 占用和响应耗时的对比方法可以直接搬到自己的工程里落地。2. 把 Harness 的模型通道改到 TaoToken统一 Key 与 API 的前置准备在动手做压缩之前先把模型调用通道理顺。原因很直接上下文压缩方案里通常要同时用到主模型负责最终回答和压缩用的小模型负责摘要、嵌入如果每个模型都单独配一套 Key、一套 Base URL工程里会散落一堆环境变量排障时很难定位问题。把 Harness 的模型调用统一到 TaoToken 的 API 通道用一套 Key 管理多个模型配置和切换都会清爽很多。TaoToken 的 API 地址是 https://taotoken.net/api官网是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。你需要先在控制台创建一个 API Key然后把它写进环境变量不要硬编码在代码里。控制台入口在 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite API Key 管理页在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 。Harness 的模型适配层一般支持自定义 Base URL 和 API Key我们把它指向 TaoToken 即可。下面是一个通用的环境变量配置放在项目根目录的.env里# .env TAOTOKEN_API_KEYsk-你的TaoToken密钥 TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api # 主模型负责最终回答选窗口够用、成本可控的 MAIN_MODELgpt-3.5-turbo-16k # 压缩模型负责摘要和嵌入选低成本小模型 COMPRESS_MODELdeepseek-chat然后在 Harness 初始化主模型时把 base_url 和 api_key 指过去。以常见的 OpenAI 兼容适配层为例import os from dotenv import load_dotenv from pyharness.models import OpenAIModel load_dotenv() main_llm OpenAIModel( api_keyos.getenv(TAOTOKEN_API_KEY), base_urlos.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL), model_nameos.getenv(MAIN_MODEL), temperature0.7, )压缩用的小模型客户端同样走 TaoTokenfrom openai import OpenAI import os small_llm_client OpenAI( api_keyos.getenv(TAOTOKEN_API_KEY), base_urlos.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL), ) def summarize(content: str, max_length: int 200) - str: resp small_llm_client.chat.completions.create( modelos.getenv(COMPRESS_MODEL), messages[ {role: system, content: f用简洁语言总结以下内容保留所有关键信息不超过{max_length}字。}, {role: user, content: content}, ], temperature0.0, max_tokensmax_length, ) return resp.choices[0].message.content.strip()这里有个关键点主模型和压缩模型共用同一个 Base URL 和 Key只是 model_name 不同。这样你在 Harness 里切换模型、做 A/B 测试、统计成本时只需要改一个环境变量不用动业务代码。如果你用的是 Claude Code 这类工具做辅助开发也可以在它的配置里把 Base URL 指向 TaoToken保持整个工程链路一致。Claude Code 的接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。前置准备做完你手里应该有三样东西一个可用的 TaoToken Key、一个指向 TaoToken 的 Base URL、以及主模型和压缩模型的 model_name。接下来就可以进入压缩逻辑本身了。3. 可复制的 Harness 压缩配置阈值参数与 settings 片段这一节是整篇的核心给出可以直接复制的配置片段和压缩阈值参数。Harness 的记忆模块通常支持自定义扩展我们继承它的 BaseMemory 抽象类实现 get_context、add_message、clear 三个方法把混合压缩逻辑塞进去。压缩策略的核心是“能不压缩就不压缩必须压缩的优先丢不重要的信息”最近 N 轮对话和关键实体完全保留只对不重要的长片段做摘要同时通过向量召回补全可能丢失的长期历史。先看压缩阈值参数。这些参数决定了压缩什么时候触发、压缩力度多大建议按业务场景调参数含义客服场景建议值闲聊场景建议值compression_threshold上下文超过多少 token 触发压缩20001500weight_threshold权重低于此值的片段被过滤0.30.4alpha时间衰减系数越大越不重视历史0.20.6retain_last_n强制保留最近 N 轮全量对话32max_context_length压缩后上下文最大 token 数80006000下面是一个可复制的 settings 片段用 JSON 形式描述压缩配置方便你在工程里加载{ memory: { type: CompressedMemory, compression_threshold: 2000, weight_threshold: 0.3, alpha: 0.2, retain_last_n: 3, max_context_length: 8000, no_compress_tags: [user_query, key_entity, system_prompt, tool_call_params], type_weight: { user_query: 1.0, key_entity: 1.0, system_prompt: 0.95, tool_call_params: 0.9, tool_result: 0.8, assistant_response: 0.7 } }, llm: { base_url: https://taotoken.net/api, main_model: gpt-3.5-turbo-16k, compress_model: deepseek-chat } }如果你更习惯 TOML等价写法如下[memory] type CompressedMemory compression_threshold 2000 weight_threshold 0.3 alpha 0.2 retain_last_n 3 max_context_length 8000 no_compress_tags [user_query, key_entity, system_prompt, tool_call_params] [memory.type_weight] user_query 1.0 key_entity 1.0 system_prompt 0.95 tool_call_params 0.9 tool_result 0.8 assistant_response 0.7 [llm] base_url https://taotoken.net/api main_model gpt-3.5-turbo-16k compress_model deepseek-chat压缩算法的权重计算逻辑是每个历史片段的总权重 W R × T × F其中 R 是当前 Query 与该片段的语义相似度余弦相似度T 是时间衰减系数F 是类型权重。最近 N 轮和强制保留片段的权重直接拉满不参与过滤。计算完权重后过滤掉低于阈值的片段对长片段调用小模型摘要再从向量库召回相关长期历史最后拼成压缩后的上下文。下面是 CompressedMemory 的核心实现可以直接复制import os import re import numpy as np from typing import List from dotenv import load_dotenv from pyharness.memory import BaseMemory from pyharness.models import Message from openai import OpenAI import chromadb from sentence_transformers import SentenceTransformer load_dotenv() small_llm_client OpenAI( api_keyos.getenv(TAOTOKEN_API_KEY), base_urlos.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL), ) embedding_model SentenceTransformer(all-MiniLM-L6-v2) chroma_client chromadb.PersistentClient(path./agent_memory_db) collection chroma_client.get_or_create_collection(namelong_term_memory) class CompressedMemory(BaseMemory): def __init__(self, compression_threshold2000, weight_threshold0.3, alpha0.2, retain_last_n3, max_context_length8000, no_compress_tagsNone): super().__init__() self.compression_threshold compression_threshold self.weight_threshold weight_threshold self.alpha alpha self.retain_last_n retain_last_n self.max_context_length max_context_length self.no_compress_tags no_compress_tags or [ user_query, key_entity, system_prompt, tool_call_params ] self.messages: List[Message] [] def _tag_message(self, message: Message) - str: if message.role user: return user_query if message.role assistant and getattr(message, tool_calls, None): return tool_call_params if message.role tool: return tool_result if message.role system: return system_prompt return assistant_response def _extract_key_entities(self, content: str) - List[str]: patterns [ r订单号\s*[:]\s*([A-Za-z0-9]), r手机号\s*[:]\s*(1[3-9]\d{9}), r地址\s*[:]\s*([^。\n]), ] entities [] for p in patterns: entities.extend(re.findall(p, content)) return entities def _count_tokens(self, text: str) - int: return len(text) // 4 def _correlation(self, query: str, content: str) - float: q embedding_model.encode(query) c embedding_model.encode(content) nq, nc np.linalg.norm(q), np.linalg.norm(c) if nq 0 or nc 0: return 0.0 return float(np.dot(q, c) / (nq * nc)) def _time_decay(self, idx: int, total: int) - float: if total self.retain_last_n: return 1.0 return 1 - self.alpha * (total - idx) / total def _type_weight(self, tag: str) - float: return { user_query: 1.0, key_entity: 1.0, system_prompt: 0.95, tool_call_params: 0.9, tool_result: 0.8, assistant_response: 0.7, }.get(tag, 0.5) def _summarize(self, content: str, max_length: int 200) - str: if len(content) max_length: return content try: resp small_llm_client.chat.completions.create( modelos.getenv(COMPRESS_MODEL), messages[ {role: system, content: f总结以下内容保留关键信息不超过{max_length}字。}, {role: user, content: content}, ], temperature0.0, max_tokensmax_length, ) return resp.choices[0].message.content.strip() except Exception as e: print(f摘要失败{e}) return content[:max_length] ... def _retrieve(self, query: str, top_k: int 3) - List[str]: emb embedding_model.encode(query).tolist() res collection.query(query_embeddings[emb], n_resultstop_k) return res[documents][0] if res.get(documents) else [] def get_context(self, current_query: str) - str: total_tokens sum(self._count_tokens(m.content) for m in self.messages) total_rounds len(self.messages) // 2 if total_tokens self.compression_threshold or total_rounds self.retain_last_n: ctx \n.join(f{m.role}: {m.content} for m in self.messages) return f{ctx}\n用户当前问题{current_query} items [] for idx, msg in enumerate(self.messages): tag self._tag_message(msg) entities self._extract_key_entities(msg.content) items.append({ idx: idx, msg: msg, tag: tag, content: msg.content, force_retain: len(entities) 0 or tag in self.no_compress_tags, }) for it in items: if it[idx] len(items) - self.retain_last_n * 2 or it[force_retain]: it[weight] 1.0 continue r self._correlation(current_query, it[content]) t self._time_decay(it[idx], len(items)) f self._type_weight(it[tag]) it[weight] r * t * f filtered [it for it in items if it[weight] self.weight_threshold or it[force_retain]] seen, deduped set(), [] for it in reversed(filtered): h hash(it[content].strip()) if h not in seen: seen.add(h) deduped.insert(0, it) segments [] for it in deduped: if not it[force_retain] and self._count_tokens(it[content]) 300: it[content] self._summarize(it[content]) segments.append(f{it[msg].role}: {it[content]}) related self._retrieve(current_query) if related: segments.append(\n### 相关历史参考\n \n.join(f- {h} for h in related)) segments.insert(0, ### 压缩后的历史对话关键信息已完整保留\n) ctx \n.join(segments) f\n用户当前问题{current_query} if self._count_tokens(ctx) self.max_context_length: ctx ctx[: self.max_context_length * 4] \n[上下文过长已截断] return ctx def add_message(self, message: Message) - None: self.messages.append(message) try: collection.add( embeddings[embedding_model.encode(message.content).tolist()], documents[message.content], ids[fmsg_{len(self.messages)}], ) except Exception as e: print(f写入向量库失败{e}) def clear(self) - None: self.messages [] collection.delete(where{})把这段代码放进你的工程然后在创建 Agent 时替换默认记忆模块from pyharness.agents import ChatAgent memory CompressedMemory( compression_threshold2000, alpha0.2, retain_last_n3, ) agent ChatAgent( llmmain_llm, memorymemory, tools[query_logistics], system_prompt你是一个专业的电商客服助手回答要准确简洁优先调用工具查询真实数据。, )到这里配置和代码都齐了。注意no_compress_tags里一定要包含key_entity否则订单号、手机号这类关键实体可能在压缩中被丢掉导致工具调用失败。4. 验证压缩效果对比 token 占用与响应耗时配置写完不代表生效必须做验证。这一节给出可执行的验证步骤帮你确认压缩前后 token 占用和响应耗时的真实变化。验证的核心思路是构造一段足够长的多轮对话分别记录压缩前后的 token 数和每次请求的耗时然后对比。先写一个验证脚本模拟 7 轮以上的长会话每轮打印压缩前后的 token 数和响应时间import time test_queries [ 你好我买的手机什么时候发货订单号是 OD2024052012345, 我选的是曜石黑配色不要发错了, 收货地址是北京市朝阳区XX小区1号楼2单元301, 帮我查一下这个订单的物流信息, 如果我要改收货地址怎么操作, 我之前还买过一个耳机订单号忘了能帮我查一下吗, 那个耳机我想退掉怎么申请退款, ] for idx, query in enumerate(test_queries): start time.time() response agent.chat(query) elapsed time.time() - start original_tokens sum(memory._count_tokens(m.content) for m in memory.messages) compressed_tokens memory._count_tokens(memory.get_context(query)) ratio 1 - compressed_tokens / original_tokens if original_tokens else 0 print(f第{idx1}轮 | 压缩前token: {original_tokens} | 压缩后token: {compressed_tokens} f| 压缩率: {ratio:.2%} | 响应耗时: {elapsed:.2f}s)跑完之后你会看到类似这样的输出数值因模型和网络而异第1轮 | 压缩前token: 320 | 压缩后token: 320 | 压缩率: 0.00% | 响应耗时: 0.85s 第3轮 | 压缩前token: 980 | 压缩后token: 980 | 压缩率: 0.00% | 响应耗时: 1.02s 第5轮 | 压缩前token: 2100 | 压缩后token: 1180 | 压缩率: 43.81% | 响应耗时: 1.15s 第7轮 | 压缩前token: 3400 | 压缩后token: 1520 | 压缩率: 55.29% | 响应耗时: 1.28s前几轮因为没到压缩阈值压缩率为 0这是正常的。到第 5 轮之后压缩开始生效压缩率逐步上升到 50% 以上。响应耗时虽然因为摘要调用略有增加但相比全量上下文导致的线性增长整体是可控的。如果你想更精确地验证可以加一个对照实验用默认的全量记忆模块跑同样的 7 轮对话记录每轮的 token 数和耗时然后和压缩版本对比。对照脚本只需要把memory换成 Harness 默认的记忆实现即可。实测下来全量版本在第 7 轮的 token 数通常是压缩版本的 2 倍以上响应耗时也会明显更长。验证时还要关注一个指标工具调用成功率。压缩不能把工具调用需要的参数丢掉。你可以在每轮对话后检查 Agent 是否正确调用了工具、传入了正确的订单号。如果发现工具调用失败优先检查no_compress_tags和关键实体提取逻辑。另外压缩后的上下文开头有一段固定提示词“压缩后的历史对话关键信息已完整保留”这是为了让主模型知道当前上下文是压缩过的避免它把摘要当成用户原话。这段提示词不要省。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth改到 TaoToken 并接入压缩逻辑后最容易在几个地方翻车。这一节按真实报错逐条排查帮你快速定位。报错一401 Unauthorized这是最常见的。原因通常是 API Key 没读到、写错或者环境变量没加载。排查顺序先确认.env里的TAOTOKEN_API_KEY没有多余空格和引号再确认load_dotenv()在读取环境变量之前执行最后确认 Harness 的模型适配层确实把api_key传进去了。如果你用的是 Claude Code 或 Cline 这类工具检查它们的配置文件里 Base URL 和 Key 是否都指向 TaoToken。三件套要写全Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填你的 TaoToken 密钥Model ID 填具体模型名比如gpt-3.5-turbo-16k或deepseek-chat缺一个都会 401。报错二local proxy failed这个报错通常出现在你本地配了某些网络转发工具或者 Base URL 写成了本地地址。排查方法确认TAOTOKEN_BASE_URL是https://taotoken.net/api不要带多余的路径或端口确认本地没有残留的代理环境变量比如HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY干扰请求。如果你在容器里跑检查容器的网络配置是否能正常访问外网。报错三reading choices 相关报错这类报错一般是响应结构解析失败常见于压缩模型返回了非预期格式。排查方法先单独用一段最小代码测试压缩模型调用确认small_llm_client.chat.completions.create能正常返回再检查_summarize里对resp.choices[0].message.content的取值有没有做空值保护。如果压缩模型返回的是流式响应而你按非流式解析也会报这个错。确保streamFalse或没传 stream 参数。报错四OAuth 相关报错如果你用的是 Claude Code 或类似工具可能会遇到 OAuth 认证失败。这类工具通常支持 API Key 和 OAuth 两种模式走 TaoToken 时应该用 API Key 模式不要走 OAuth。检查工具的配置文件把认证方式改成 API KeyBase URL 指向 TaoToken。Claude Code 的接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有完整的配置示例。报错五压缩后 Agent 答非所问这不是报错但比报错更隐蔽。原因通常是压缩过度关键信息被摘要掉了。排查方法把weight_threshold调低把retain_last_n调大确认no_compress_tags包含key_entity。另外检查关键实体提取的正则是否匹配你的业务数据格式比如订单号前缀不是OD就要改正则。报错六向量库写入失败collection.add报错通常是 embedding 维度不匹配或 id 重复。排查方法确认embedding_model和写入、查询时用的是同一个模型id 用msg_{len(self.messages)}这种递增方式避免重复。如果并发写入建议加锁或改用异步队列。排障时如果拿不准先去 TaoToken 的 API Keys 页面确认 Key 状态正常再对照接入文档检查配置。文档入口在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。6. 长期运行 Agent 的下一步把压缩链路固化下来压缩方案跑通之后建议把它固化到工程里而不是每次手动调参。几个实用做法把压缩配置抽成独立的 settings 文件按环境开发/生产加载不同参数给压缩效果加监控记录每轮的压缩率、token 数、响应耗时、工具调用成功率跑一段时间后看趋势对关键实体提取逻辑做单元测试确保订单号、手机号这类信息不会被误压缩。如果你想让 Agent 长期稳定运行还可以把压缩和 Coding Plan 结合起来用更低的成本跑长会话。Coding Plan 的入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。验证模型效果时可以直接在模型对话页测试压缩后的上下文是否能被正确理解入口在 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite 。最后提醒一句压缩参数没有万能值客服场景和闲聊场景的最优参数差别很大。建议先按本文的客服场景参数跑起来收集至少 1000 个会话的指标后再调优。压缩率不是越高越好准确率损失控制在 1% 以内才是可接受的生产方案。