聊了50轮Token爆了记忆该压缩还是该丢
开篇引言
上一篇聊了记忆系统的存储与加载，核心机制是一个滑动窗口——historyKeepTurns 默认保留最近 8 轮对话原文，通过 CompletableFuture 并行拉取摘要和历史，最后按固定顺序注入 Prompt。看起来挺稳的，8 轮原文够用吗？
来看一个场景。假设你在一家企业做 IT 采购知识库助手，有个员工连续聊了十几轮：
第 1 轮：我们部门想采购一批笔记本电脑，预算大概 5000 元一台。 第 2 轮：总共要 50 台，需要支持 Windows 11。 第 3 轮：有没有推荐的品牌？ 第 4
8 轮：围绕联想、华为、戴尔几个型号 展开对比讨论。 第 911 轮：讨论了几款型号的售后保修政策。 第 12 轮：那还有没有其他符合预算的型号推荐一下？
此时 historyKeepTurns=8，窗口只保留第 512 轮的对话，第 14 轮已经被淘汰了。问题来了——预算 5000 元/台、数量 50 台、Windows 11 这三个关键约束全在第 1~2 轮，现在全没了。模型看到第 12 轮的问题，不知道用户的预算是多少，也不知道要采购几台，推荐出来的型号可能不靠谱。
直接丢弃早期对话的代价很直观：用户需要把说过的约束重复一遍，对话体验割裂。但反过来，如果把所有历史原文都保留呢？50 轮对话下来，对话历史的 Token 轻松突破一两万，上下文窗口是有限的，历史占多了，检索结果的空间就被挤压，模型生成答案的空间也不够。
能不能把早期对话浓缩成一小段摘要？不丢关键信息，又不占太多 Token。这就是本篇要讲的摘要压缩策略。
滑动窗口为什么不够用
1. 一个让系统失忆的场景
把刚才的场景画得更具体一点。用对话轮次来标注，看看滑动窗口在第 12 轮时的覆盖情况：
轮次: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
预算 数量 品牌 型号A 型号B 配置 续航 外观 保修A 保修B 保修C 追问
5000 50台 推荐 对比 对比 讨论 讨论 讨论 政策 政策 政策 预算
←────── historyKeepTurns=8 ──────→
窗口保留：第 5~12 轮
第 1~4 轮已被淘汰 ↑
第 12 轮用户问“还有没有符合预算的型号”，窗口里没有预算信息。模型只能看到型号对比和保修讨论的上下文，预算 5000 元/台这个核心约束消失了。
这不是极端情况。在实际的企业客服场景中，用户经常在对话开头提出核心约束（预算、时间、数量、身份），然后花好几轮围绕细节展开讨论。等讨论深入了，窗口恰好把那些约束滑出去了。
2. 三种记忆策略的取舍
面对这个问题，有三条路可以走：
| 策略 | Token 占用 | 信息完整度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 完整历史 | 随轮数线性增长，不可控 | 100% | 短对话（< 10 轮） |
| 滑动窗口 | 固定上限（historyKeepTurns × 2 条消息） | 只有最近 N 轮 | 不太关心早期上下文的场景 |
| 摘要 + 滑动窗口（混合策略） | 固定上限 + 小额摘要开销 | 早期信息浓缩保留 | 长对话、有约束条件的场景 |
完整历史在短对话里没问题，但聊多了 Token 预算必然爆掉。纯滑动窗口 Token 可控，但早期信息直接丢了。Ragent 选的是第三条路——混合策略：最近 x 轮保留原文，更早的对话用 LLM 压缩成一段摘要。
这段摘要在上一篇讲过的 attachSummary 方法里，作为 SYSTEM 消息注入到历史列表头部。回到采购的场景，第 12 轮时模型看到的上下文大致是这样的：
[0] SYSTEM: "对话摘要：用户咨询了办公笔记本电脑推荐（已解答）。
约束：预算5000元/台；数量50台；系统Windows 11。关键词：笔记本采购"
[1] USER: "那这几款的续航怎么样？" ← 第 5 轮（窗口内最早的一轮）
[2] ASSISTANT: "这几款的续航分别是..."
...
[M] USER: "那还有没有其他符合预算的型号推荐一下？" ← 第 12 轮（当前问题）
摘要只有一行，大概 100 来个字，Token 开销很小，但预算、数量、系统要求这三个关键约束都保住了。模型看到摘要里的预算 5000 元/台，再结合最后一条用户消息，就知道该推荐什么价位的型号了。
压缩什么时候触发
摘要不是每条消息来了都做的。Ragent 设了三道门槛，全部满足才会真正发起压缩。
1. 触发条件：三道门槛
1.1 功能开关：summaryEnabled
第一道门槛是全局开关。summaryEnabled 默认是 false，需要在配置里显式开启：
rag:
memory:
summary-enabled: true
为什么默认关？因为摘要压缩需要额外调一次 LLM，有成本也有延迟。短对话场景（比如每次聊不超过 5 轮的简单问答）完全不需要摘要，开着反而浪费。
1.2 消息角色：只有 ASSISTANT 触发
第二道门槛是消息角色。只有 ASSISTANT 消息到来时才触发压缩检查，USER 消息不触发。
为什么？一轮完整的对话是 1 条 USER + 1 条 ASSISTANT。如果在 USER 消息时就触发压缩，ASSISTANT 的回复还没来，压缩出来的摘要就少了半轮对话。等 ASSISTANT 回复完毕，这一轮才算结束，这时候去检查要不要压缩才有意义。
来看 compressIfNeeded 的入口代码：
@Override
public void compressIfNeeded(String conversationId, String userId, ChatMessage message) {
if (!memoryProperties.getSummaryEnabled()) {
return; // 门槛 1：开关没开，直接返回
}
if (message.getRole() != ChatMessage.Role.ASSISTANT) {
return; // 门槛 2：不是 ASSISTANT 消息，直接返回
}
CompletableFuture.runAsync(
() -> doCompressIfNeeded(conversationId, userId),
memorySummaryExecutor
).exceptionally(ex -> {
log.error("对话记忆摘要异步任务失败 - conversationId: {}, userId: {}",
conversationId, userId, ex);
return null;
});
}
注意这里是异步执行——压缩逻辑在独立的线程池 memorySummaryExecutor 上跑，不阻塞当前请求。用户问完问题拿到回答，不用等后台的压缩完成。
1.3 轮数阈值：summaryStartTurns
第三道门槛在 doCompressIfNeeded 内部。它会统计当前会话的 USER 消息总数，如果总数还没达到 summaryStartTurns（默认 9），就不压缩。
打个比方，对话才聊了 5 轮，滑动窗口（8 轮）还能完整覆盖，没有任何消息被滑出去，这时候压缩毫无意义。得等到对话轮数超过窗口大小，有消息开始滑出去了，压缩才有价值。
2. summaryStartTurns 和 historyKeepTurns 的配合
这两个参数有一个强制约束：summaryStartTurns 必须大于 historyKeepTurns。违反这个约束，应用启动直 接报错。上一篇已经详细讲过这个交叉校验规则的设计意图，这里看一下具体的校验代码：
public boolean isValid(MemoryProperties config, ConstraintValidatorContext context) {
if (Boolean.TRUE.equals(config.getSummaryEnabled())) {
Integer summaryStartTurns = config.getSummaryStartTurns();
Integer historyKeepTurns = config.getHistoryKeepTurns();
if (summaryStartTurns <= historyKeepTurns) {
context.disableDefaultConstraintViolation();
context.buildConstraintViolationWithTemplate(
String.format(
"当启用摘要功能时，summaryStartTurns (%d) 必须大于 historyKeepTurns (%d)，" +
"否则永远不会触发摘要。建议配置至少：summaryStartTurns = historyKeepTurns + 1",
summaryStartTurns, historyKeepTurns
)
).addConstraintViolation();
return false;
}
}
return true;
}
一句话概括这个约束的意义：保证消息滑出窗口之前，摘要压缩已经把它的信息保住了。 默认配置 historyKeepTurns=8、summaryStartTurns=9，第 9 轮触发压缩时，第 1 轮刚好滑出窗口，正好被压缩成摘要。
3. 异步执行，不阻塞主流程
从 compressIfNeeded 的代码可以看到，真正的压缩逻辑包在 CompletableFuture.runAsync 里，跑在专用的 memorySummaryExecutor 线程池上。
这意味着：
- 压缩不阻塞用户的当前请求。用户第 9 轮的问题正常回答，后台同时在压缩第 1 轮的消息。
- 即使 LLM 调用超时或者报错，
exceptionally兜住了异常，只记录日志，不影响主流程。 - 压缩生成的摘要要到下一次
load时才会被加载出来——也就是第 10 轮的请求才能看到刚刚生成的摘要。
异步增强——压缩是一个增强项而不是必要项，有它更好，没有也不影响基本功能。如果为了保障稳定性，可以使用消息队列进行消费压缩。
水位线机制：怎么知道哪些消息已经压缩过
压缩不只做一次。从第 9 轮开始，每一轮 ASSISTANT 消息都会触发压缩检查。这就带来一个问题：怎么保证同一段消息不会被重复压缩？
1. lastMessageId——压缩的书签
Ragent 用一个叫 lastMessageId 的字段来解决这个问题，存在 t_conversation_summary 表里。它的作用就像看书时夹的书签——记录上一次压缩读到哪条消息了，下次从书签后面继续。
核心设计：
- 每次压缩完成后，把压缩窗口中最后一条消息的 ID 记为
lastMessageId - 下次压缩时，从这个 ID 之后开始，不会重复压缩同一段对话
- 如果没有历史摘要（第一次压缩），
lastMessageId为 null，从最早的消息开始
t_conversation_summary 表的结构：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
id | String（雪花 ID） | 主键 |
conversation_id | String | 会话 ID |
user_id | String | 用户 ID |
content | TEXT | LLM 生成的摘要文本 |
last_message_id | String | 水位线——本次摘要覆盖到的最后一条消息 ID |
create_time | Timestamp | 自动填充 |
update_time | Timestamp | 自动填充 |
deleted | SmallInt | 逻辑删除（0=有效） |
2. 压缩窗口的计算
每次触发压缩时，需要确定两个边界：从哪条消息开始压缩（afterId），到哪条消息结束（cutoffId）。中间这段就是压缩窗口。
来看 doCompressIfNeeded 中确定压缩窗口的核心逻辑：
// 获取最新的摘要记录（如果有）
ConversationSummaryDO latestSummary = conversationSummaryService.getLatest(conversationId, userId);
// 获取最近 historyKeepTurns 条 USER 消息（倒序取）
List<ConversationMessageDO> recentUserMessages = conversationMessageService.listUserMessages(
conversationId, userId, maxTurns, ConversationMessageOrder.DESC
);
// cutoffId = 最近 N 条 USER 消息中最早的那条 ID（这些消息保留原文，不参与压缩）
String cutoffId = recentUserMessages.get(recentUserMessages.size() - 1).getId();
// afterId = 上一次摘要的 lastMessageId（水位线）
String afterId = (latestSummary != null) ? latestSummary.getLastMessageId() : null;
// 压缩窗口 = (afterId, cutoffId) 之间的所有消息
用一张图来表示：
全部消息： [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] ... [18]
│ │ │
│ │ ←── 保留原文（最近 8 轮） ──→
│ cutoffId（窗口外最早的 USER 消息）
afterId = null
（第一次压缩，从最早开始）
压缩窗口 = [1] ~ [cutoffId 之前]
压缩完成 → lastMessageId = 压缩范围内最后一条消息的 ID
要点：cutoffId 之后（包含 cutoffId）的消息都在滑动窗口范围内，保留原文不压缩；cutoffId 之前且在 afterId 之后的消息进入压缩窗口。
如果计算出
afterId >= cutoffId，说明上次压缩已经覆盖到了当前窗口的起点，没有新消息需要压缩，直接返 回。
3. 多次压缩的演进过程
用具体数字走一遍三次压缩的过程。假设 historyKeepTurns=8，summaryStartTurns=9，每一轮是 1 条 USER + 1 条 ASSISTANT，消息 ID 递增。
第 1 次压缩（第 9 轮后触发）：
消息: U1 A1 U2 A2 U3 A3 U4 A4 U5 A5 U6 A6 U7 A7 U8 A8 U9 A9
│ │ │
afterId=null cutoffId=U2 当前轮
（最近 8 条 USER 中最早的是 U2）
压缩窗口 = [U1, A1]（cutoffId 之前的所有消息）
→ LLM 生成摘要 A
→ lastMessageId = A1（压缩范围内最 后一条消息的 ID）
第一次压缩只压缩了第 1 轮的 2 条消息。这很正常——第 9 轮才刚触发，只有 1 轮消息滑出了窗口。
第 2 次压缩（第 10 轮后触发）：
消息: ... U2 A2 U3 A3 ... U9 A9 U10 A10
│ │
cutoffId=U3 当前轮
（最近 8 条 USER 中最早的是 U3）
afterId = A1（上次摘要的水位线）
压缩窗口 = (A1, U3) → [U2, A2]
→ 把摘要 A + 新消息 [U2, A2] 一起喂给 LLM
→ LLM 合并去重 → 生成摘要 B
→ lastMessageId = A2
注意这里的关键操作：摘要 A（上一次的摘要）和新的待压缩消息一起送给 LLM，LLM 负责合并去重，生成一份新的摘要 B。不是在 A 上简单追加，而是重新归纳。
第 3 次压缩（第 11 轮后触发）：
afterId = A2（上次摘要的水位线）
cutoffId = U4（最近 8 条 USER 中最早的）
压缩窗口 = (A2, U4) → [U3, A3]
→ 摘要 B + [U3, A3] 一起喂给 LLM → 生成摘要 C
→ lastMessageId = A3
以此类推。每新增一轮对话，滑动窗口向前滑一轮，恰好有 1 轮（2 条消息）滑出窗口进入压缩区。所以压缩的节奏是每轮触发、每次压缩 1 轮。水位线保证了每段消息只被压缩一次，不会重复。
上面展示的是理想情况——每轮压缩都成功执行。实际运行中，压缩是异步的，LLM 调用要几秒。如果上一轮的压缩还没结束，当前轮会因为获取不到分布式锁而跳过（后面会讲）。被跳过的消息不会丢，下一次成功获取锁时会一并压缩进去——比如跳过了第 10 轮，第 11 轮就会一次压缩 2 轮的消息。水位线机制 保证了无论中间跳过几轮，最终结果都是对的。
压缩频率优化：攒批压缩
水位线机制跑通了，但有一个成本问题值得关注。