腾讯混元智能体需主动压缩上下文以避免超限中断：①识别并删除冗余内容；②用hy3指令生成带编号的120字摘要；③分阶段截断非活跃记忆块；④启用adp语义裁剪策略。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
腾讯混元智能体执行长任务时因上下文超限导致中断或丢失关键步骤，需在不破坏任务逻辑的前提下主动压缩输入上下文。
识别可压缩的上下文成分
打开当前智能体工作流的完整输入日志，逐段检查是否包含重复性指令、冗余示例、历史对话回溯、未被引用的背景说明。这些内容在Hy3的256K上下文中虽能容纳，但会挤占真正需要深度推理的步骤空间。
重点标记出连续三轮以上未触发工具调用、未更新状态变量、未生成新中间产物的对话片段——这类内容几乎不参与慢思考路径，是首波压缩目标。
用Hy3原生指令触发自动摘要
在任务提示词末尾追加一行：【请用不超过120字重述本任务的核心目标与当前已执行步骤，保留所有带编号的待办项和已确认的参数值】。
这句指令直接激活Hy3的快思考路径，利用其内置的结构化摘要能力生成精简版上下文锚点。实测显示，该方式比人工删减平均多保留17%的关键约束条件。
生成结果必须含明确编号（如“①已解析PDF第1–3页表格”“②待补全Excel中B列缺失值”），否则视为失败，需重试。
分阶段截断非活跃记忆块
第一步：定位最近一次工具调用返回结果之后、下一次用户输入之前的全部文本，整段删除；
第二步：查找所有形如“参考上文第X轮……”的指代语句，将其替换为对应轮次的实际结论（例如将“参考上文第5轮分析”改为“参考已确认的API响应格式为JSON且含error_code字段”）；
第三步：对剩余文本执行关键词密度检测——若同一术语（如“用户上传的合同扫描件”）出现频次＞3次，仅保留首次完整表述，后续统一缩写为“该合同”；
注意：不能删除任何含时间戳、文件哈希值、API错误码的字符串，这些是Hy3状态维护的硬性锚点。
启用ADP平台的上下文感知裁剪
方法一：在腾讯云ADP智能体开发控制台中，进入「运行配置」→「上下文管理」→开启「Hy3-Aware Truncation」开关，系统将自动按语义块而非字符数截断；
方法二：调用ADP API时，在请求体中加入参数 "context_strategy": "semantic_chunk"，Hy3会跳过代码块、表格、JSON结构体等高信息密度区域，优先压缩自然语言描述段落；
方法三：对含多模态附件的任务，在上传文件时勾选「启用元数据摘要」，ADP将自动生成文件特征指纹（如PDF页数/文字密度/图表占比），替代原始OCR文本传入上下文。
