RAG + Agent 做复杂任务时，上下文太长老是崩，有什么好办法？

试试把检索结果先做一轮摘要再塞给Agent，我这么搞之后上下文压力小多了。

试试把检索结果先做一轮摘要再塞进上下文，或者用记忆模块把历史步骤存向量库里按需调取。

试试把中间结果存到向量数据库里，只传关键摘要给Agent，这样上下文压力小很多。

你这问题太典型了，我也踩过类似的坑。试下来觉得动态摘要挺管用的——每轮Agent决策后把非关键上下文压缩成一句话，再配合滑动窗口只保留最近两轮思考链，能省不少token。另外把中间结果存向量数据库里，需要时按相关性召回，比全塞进提示词里靠谱得多，推荐试试。

刚入门，这个对我帮助很大。

试试用向量数据库做中间结果缓存，把Agent思考链拆成多轮检索+外部存储，别全塞上下文里。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

试试把中间结果压缩成结构化摘要存向量库里，需要时再按需召回，比硬塞进上下文靠谱。

你这情况我也踩过坑，后来试了动态摘要+外部向量存储的方式，把中间检索结果先压缩成摘要再喂给Agent，token压力小很多。另外滑动窗口只保留最近的几轮思考链，历史关键信息用工具调取，比硬塞进上下文靠谱。不过最好还是要根据任务类型动态调整chunk大小，有时候少而精反而比多而全稳定。

这个问题我也踩过类似的坑，后来试了把检索到的chunks先做一轮压缩再塞进上下文，比如用LLM对每个季度文档生成一份200字内的摘要，这样信息密度高很多。另外Agent的思考链别全存，只保留关键步骤和工具调用结果，能省一半空间。不过滑动窗口我没试成功过，感觉切断了逻辑连贯性，楼主后来有试过更好的方案吗？

试试把中间检索结果先做一轮摘要压缩再喂给Agent，能省不少token，信息损失也小。

这问题太真实了，我最近也在搞类似的RAG+Agent项目，简直感同身受。我试过几轮后发现，单纯调低top_k确实容易丢关键信息，尤其对比任务里每个季度都缺一不可。后来我换了个思路，用LangChain的“递归摘要”组件——每检索到一批chunk，先让模型自动生成一个浓缩版的摘要，再把摘要塞回上下文，这样原始chunk就能丢掉了，token压力小很多。另外，滑动窗口我也试过，但如果Agent的思考链条太长，窗口外的历史决策会丢失，导致逻辑断裂。所以我现在更倾向于把中间结果（比如检索出的原始文本、工具调用结果）存到向量数据库或者Redis里，上下文里只保留摘要和当前步骤的指针，需要详细内容时再按需查询。不过这样实现起来有点绕，得自己维护状态，不知道你有没有遇到类似的工程化难题？

试试把中间检索结果先做一轮摘要再塞进上下文，能省不少token，我项目里这么搞挺稳。

这个我太有同感了，之前也在这个坑里卡了好久。后来试了分层摘要的思路——每检索完一个文档先让Agent自己生成一版短摘要，最后只把摘要和关键片段拼进上下文，窗口压力小很多。另外把中间思考链写到外部向量库里做临时存储也挺管用，需要回溯时再查，不用一直堆在主窗口里。不过你这项目里对比逻辑比较重，可能还得调一下摘要的颗粒度，不然对比时会漏细节。

这问题太真实了，我也被卡过。我的做法是把检索结果先压缩成摘要再塞进上下文，比如用一个小模型对每个季度的chunks做分层摘要，Agent只拿摘要和关键数据做决策。另外中间结果存到向量库里也靠谱，需要的时候再拉回来，省得一次全堆进去。你试试分区检索加异步流式输出，窗口压力能小不少。

试过用外部向量库暂存中间结果，只传当前步骤的关键上下文，效果稳多了。

试试用外部向量数据库存中间结果，只把当前步骤的关键摘要喂进上下文，这样能省不少token。

这个方向我踩过类似的坑，后来试了把中间检索结果先做一层摘要压缩再喂给Agent，效果比直接堆chunks好不少。另外你可以看看LangChain里自带的“conversation summary memory”，配合外部向量库存历史步骤的关键信息，能省不少token。不过想追问一下，你那边对检索结果的实时性要求高吗？如果允许异步处理，把一些中间推理丢到队列里分批消费也能缓解压力。

这问题太真实了，我最近也在搞类似的项目，深有同感。试过用滑动窗口配合摘要节点把历史思考链压缩一下再喂给下一轮，效果比硬塞要稳不少。另外你提到的外部存储其实很关键，比如把检索到的chunks按重要性分级缓存，只把关键信息传进上下文，其他存向量库里按需调取，这样能省出很多token空间。

遇到同样的问题，后来试了把检索到的chunks先做一轮摘要再丢给Agent，效果好了不少。另外窗口滑动+持久化中间结果到向量库也挺管用，关键是把Agent的思考链精简成结构化步骤，省掉废话。顺便问问你用的哪个模型？我换到GPT-4-turbo之后token烧得快但逻辑稳定性确实上来了。