jevai并非公开标准框架，实为优化agent超长上下文的实践方案：通过过滤低价值历史、字段白名单、摘要+滑动窗口混合策略、工具层压缩及prompt cache前缀稳定化来降低token消耗。
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JevAI 本身不是公开发布的标准框架，目前没有权威资料表明其作为独立 Agent 运行时或 SDK 存在广泛部署。你提到的“JevAI”更可能指向某团队内部代号、未公开开源项目，或是对类似 Juice、LangChain + LlamaIndex、Codex 或 OpenClaw 等框架的误记或变体名称。但问题核心非常实际——即如何通过过滤无用历史记录来降低超长上下文带来的 Token 消耗。这正是当前生产级 Agent（如 Claude Code、Cursor、Windsurf、Codex）普遍采用的关键优化路径。
只保留真正影响当前决策的历史
多数 Agent 的 token 浪费，来自把“曾经说过的话”等同于“此刻需要的信息”。其实模型只需知道：用户刚问了什么、上一轮做了什么动作、工具返回了哪些关键字段、当前任务卡在哪一步。其余寒暄、重复确认、调试日志、HTML 标签、JSON 全量响应，都该被剥离。
- 识别低价值内容：工具返回中剔除
<style></style>、console.log、行号、空格缩进、HTTP 头、冗余字段（如"status": "success"） - 对结构化数据做字段白名单：例如只保留 GitHub API 返回中的
title、body、comments[0].body，丢弃node_id、reactions、author_association - 避免“原样回传”：不要把
tool_response: {"data": {...}}整段塞入 history，而是提取成自然语言摘要：“已成功获取 PR #123 的标题和前两条评论”
滑动窗口 + 摘要混合策略
纯截断（如只留最近 6 轮）会丢失上下文锚点；纯摘要又怕信息衰减。JevAI 类方案通常采用“钉住摘要 + 滑动原始轮次”的组合：
- 系统提示始终在最前（保证指令稳定）
- 插入一条固定摘要语句，如：“用户正在处理订单退款流程，已确认订单号 ORD-789，待验证支付渠道是否支持原路退回”
- 再拼接最近 4～6 轮原始对话（含用户最新提问与助手最后两步 action/thought）
- 摘要由轻量模型（如 Phi-3-mini 或 Qwen2-0.5B）定期生成，每 5 轮触发一次，不走主推理链
让工具调用“自带压缩意识”
很多 Token 溢出发生在工具返回环节。与其靠 LLM 后期清理，不如从源头控制：
- 定义工具时明确指定
output_schema或summary_fields，强制工具执行层只返回必要字段 - 对文件读取类工具，加参数
max_chars=500或section="key_points"，而非默认全量加载 - 搜索类工具返回结果时，默认只带标题+摘要+URL，禁用“返回全文”开关，除非用户显式要求
利用 Prompt Cache 前缀稳定性设计
Anthropic 和 OpenAI 的 prompt caching 机制对固定前缀（如 system prompt + 工具定义）有显著成本减免。但频繁变动的上下文会破坏缓存命中。因此优化重点不是“砍多少”，而是“怎么砍得更稳”：
- 把系统提示、工具描述、记忆摘要统一放在 message 列表开头，且保持格式严格一致（换行、标点、缩进零误差）
- 避免在摘要中插入时间戳、随机 ID、动态变量名——这些会让前缀每次不同，导致 cache miss
- 使用 TokenPilot 类插件（已适配 Codex / OpenClaw），自动做 Ingestion-Aware Compaction，即在内容进入上下文前就清洗并标准化布局
