[MAF预定义的AIContextProvider-05]CompactionProvider——采用多种策略压缩对话历史

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Artech · 2026-07-13 · via 博客园 - Artech

为解决LLM调用无状态的问题，我们不得不将消息历史作为上下文的一部分发送给LLM。但随着对话的进行，消息历史会不断增长，最终可能会超出LLM的上下文窗口限制。随着LLM的上下文窗口的不断扩大，可以有朝一日上下文窗口不再成为问题，但也并不意味着将整个对话历史原封不动地发送给LLM就是最优的选择。LLM拥有上下文的丰富程度与推理的质量并不是完全正相关的，当对话历史的长度超过一定程度后，过长的上下文反而会干扰LLM对当前对话的理解和推理，导致LLM生成的响应质量下降。所以对话历史的压缩需求可能永远都不会消失。针对消息的压缩，MAF提供了不止一种解决方案，一种是使用ReducingChatClient这个IChatClient中间件，另一种就是使用本篇文章着重介绍的CompactionProvider这个AIContextProvider。

1. 利用CompactionProvider摘要对话历史

CompactionProvider支持不同的消息压缩策略，比如摘要、折叠、删除和替换等。由于CompactionProvider对压缩策略进行了抽象，原则上我们可以自行提供任一的策略来压缩对话历史。下面的例子演示了针对摘要的压缩策略，它可以在不丢失语义的前提下将多条消息压缩成一条。下面的实例演示了如何利用CompactionProvider，结合代表摘要压缩策略的SummarizationCompactionStrategy来对对话历史进行摘要压缩。

using Azure;
using dotenv.net;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Agents.AI.Compaction;
using Microsoft.Extensions.AI;
using OpenAI;

DotEnv.Load();

var apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("API_KEY")!;
var endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_URL")!;

var summaryClient = new OpenAIClient(
    credential: new AzureKeyCredential(apiKey),
    options: new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri(endpoint) })
    .GetChatClient(model: "gpt-5.2-chat")
    .AsIChatClient();

var compactionStrategy = new SummarizationCompactionStrategy(
    chatClient: summaryClient,
    trigger:  messageIndex => messageIndex.TotalMessageCount > 6, 
    minimumPreservedGroups: 1);
var compactionProvider = new CompactionProvider(compactionStrategy);

var agent = new OpenAIClient(
    credential: new AzureKeyCredential(apiKey),
    options: new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri(endpoint) })
    .GetChatClient(model: "gpt-5.2-chat")
    .AsIChatClient()
    .AsBuilder()
    .Use((messages, options, next, cancelToken) => {
        Console.WriteLine($"请求消息共计{messages.Count()}条");
        var index = 1;
        foreach (var message in messages)
        {
            Console.WriteLine($"{index++}. {message}");
        }
        return next(messages, options, cancelToken);
    })
    .Build()
    .AsAIAgent(options: new ChatClientAgentOptions {  AIContextProviders = [compactionProvider] });

ChatMessage[] messages = [
    new ChatMessage(ChatRole.User, "今天苏州的天气怎么样？"),
    new ChatMessage(ChatRole.Assistant, "苏州今天是晴天。"),
    new ChatMessage(ChatRole.User, "气温多少？。"),
    new ChatMessage(ChatRole.Assistant, "室外温度25度。"),
    new ChatMessage(ChatRole.User, "有风吗？"),
    new ChatMessage(ChatRole.Assistant, "西北风4级。"),
    new ChatMessage(ChatRole.User, "根据天气，给我一些着装建议。")
];

var response = await agent.RunAsync(messages);
Console.WriteLine($"\n\n{response}");

如代码所示，我们创建了一个SummarizationCompactionStrategy对象来指定我们想要使用的摘要压缩策略，它的三个参数分别是：

summaryClient：摘要需要借助LLM的语言处理能力，所以需要这个参数提供的IChatClient来调用LLM生成摘要内容；
trigger：是一个CompactionTrigger类型的委托用于定义触发压缩的条件。上面的例子中，我们指定的触发条件是当消息总数超过6条时就触发压缩；
minimumPreservedGroups：是一个整数值，用于指定在触发压缩时至少要保留多少消息组。消息组在基于CompactionProvider的压缩策略中是一个重要的概念，我们将在后续部分对其进行详细介绍，这里我么姑且理解只需要保留最近的一条消息就可以了，需要对前面的消息进行压缩；

在基于这个SummarizationCompactionStrategy对象创建了一个CompactionProvider对象之后，我们将它注册到后面构建的AIAgent对象上。为了查看摘要压缩后的消息，我们调用ChatClientBuilder的Use方法注册了一个IChatClient中间件输出所有的请求消息。程序的输出如下所示：

请求消息共计2条
1. [Summary]
**对话摘要：**

- 用户询问苏州今天天气情况。
- 提供信息：
  - 天气：晴天
  - 气温：25°C
  - 风力：西北风 4 级

无使用工具调用。对话围绕苏州当日天气展开。
2. 根据天气，给我一些着装建议。


根据目前 **25°C、晴天、西北风4级** 的天气情况，给你一些穿搭建议：

### 🌤️ 上衣
- ✅ **短袖T恤、衬衫、薄款POLO** 都很合适
- 如果怕风，可以带一件 **薄款防风外套或开衫**

### 👖 下装
- ✅ **薄款长裤、牛仔裤、休闲裤**
- ✅ 女生也可以穿 **半裙或连衣裙**
- 不建议太厚的裤子（会有点热）

### 👟 鞋子
- ✅ 运动鞋、休闲鞋、乐福鞋都合适
- 晴天路干，也可以穿透气一点的鞋

### 🌞 其他建议
- 有太阳，**可以带太阳镜或遮阳帽**
- 紫外线可能较强，建议涂防晒
- 风力4级稍有风感，头发容易被吹乱 😄

总体来说是一个**舒适偏暖、略有风的好天气**，穿得清爽一点最合适。

如果你是上班、约会还是户外活动，我也可以帮你具体搭配一下 😊

可以看到，原本的7条消息被压缩成了2条，其中第一条是压缩后的摘要消息，第二条是用户的最新消息。摘要消息中不仅保留了对话的核心信息，还对对话内容进行了适当的扩展和润色，使得它更像是人类总结出来的内容而不是简单地罗列式的摘要。虽然消息数量减少了，但是语义信息并没有丢失，所以LLM同样能够给出我们希望的响应内容。

2. 消息组

消息组对于CompactionProvider的压缩策略来说是一个非常重要的概念。我们上面多次提及的针对消息的压缩，其实应该改为针对消息组的压缩。消息组是压缩系统的原子单位，它把一条或多条逻辑相关的ChatMessage组合成一个可被压缩策略整体处理的结构。所有压缩策略都不是直接操作ChatMessage，而是操作消息组。消息组是MAF在构建可压缩对话历史时引入的结构化分组层。它的设计目标是：

让压缩策略能够基于结构化的消息单元进行处理，而不是逐条操作零散的消息；
让工具调用、多条针对同一角色的消息，以及折叠或摘要后的内容，都能够作为一个整体被压缩、替换或保留；
让token/byte统计、turnIndex、排除标记等元数据绑定在消息组级别，从而实现更精确、更高效的压缩控制；

可以把它理解为：消息组 = ChatMessage的逻辑分组 + 压缩元数据 + 语义标签

上面提到的TurnIndex被称为轮次索引。Turn表示由一次User消息开启的交互轮次，包含该User消息之后直到下一条User消息之前的所有消息。对话历史的每一条消息都具有一个确定的TurnIndex，一如下这个对话历史为例：

User 发言 → 开启新Turn
Assistant回复 → 属于当前Turn
Tool调用/ToolResult → 属于当前Turn
Assistant主动发言（无User输入）→ 仍属于当前Turn
User再次发言 → 开启新Turn

目前没有看到由官方的文档对消息组的划分规则提供明确的说明，下面所述的划分规则来源于对源代码的分析。为么方面说明，我们定义如下几种消息类型：

Reasoning-Only：指的是那些只包含TextReasoningContent内容的Assistant消息。这些消息通常用于表达LLM的推理过程、思考路径或者一些辅助性的解释说明，它们不包含任何工具调用的内容；
Function-Call：指的是那些包含FunctionCallContent内容的Assistant消息；
Function-Result：指的是那些包含FunctionResultContent内容的Tool消息；

如果一个消息组包含多条消息，有且只有如下这一种排序，我们需要这种组合来保证工具调用的完整性：包含一条Function-Call消息和紧随其后的一条Function-Result消息，以及在这前后或者其间Assistant针对工具调用和结果的推理。

Reasoning-Only（0条或者多条）
Function-Call（1条）
Reasoning-Only/Function-Result（1条或者多条）
Reasoning-Only（0条或者多条）

上述的划分规则决定了通过如下这个CompactionGroupKind枚举表示的消息组类型：

public enum CompactionGroupKind
{
	System,
	User,
	AssistantText,
	ToolCall,
	Summary
}

具体类型说明如下：

System：系统消息组，包含所有角色为System的消息；
User：用户消息组，包含所有连续的角色为User的消息；
AssistantText：Assistant文本消息组，包含所有连续的角色为Assistant且不包含工具调用内容的消息；
ToolCall：工具调用消息组，按照我们前面的说法，一个包含多条消息的消息组必然属于这种类型；
Summary：摘要消息组，包含经过摘要压缩后的消息；

2.2 CompactionMessageGroup

消息组MAF中通过如下这个CompactionMessageGroup类来表示：

public sealed class CompactionMessageGroup
{
	public static readonly string SummaryPropertyKey = "_is_summary";
	public CompactionGroupKind Kind { get; }
	public IReadOnlyList<ChatMessage> Messages { get; }
	public int MessageCount { get; }
	public int ByteCount { get; }
	public int TokenCount { get; }
	public int? TurnIndex { get; }
	public bool IsExcluded { get; set; }
	public string? ExcludeReason { get; set; }
}

属性说明如下：

Kind：表示消息组的类型；
Messages：组成这个消息组的ChatMessage列表；
MessageCount、ByteCount、TokenCount：这个消息组中包含的消息数量、总字节数和总token数；
TurnIndex：这个消息组所属的Turn索引；
IsExcluded和ExcludeReason：用于标记这个消息组是否被排除在压缩之外，以及排除的原因；

为了避免语义丢失，对于摘要生成的ChatMessage，一般不允许对它进行二次摘要，所以CompactionProvider必需能够识别什么是摘要消息。具体做法很简单，这样的ChatMessage的AdditionalProperties中会有一个键为专门的键来标记它是一个摘要消息，这个键就是CompactionMessageGroup类中的SummaryPropertyKey静态字段，值为布尔值。

3. 消息索引

作为对话历史的ChatMessage列表划分为一个个CompactionMessageGroup后，为了方便后续压缩，MAF还需要为这些消息组创建对应的消息索引。消息索引可以看作为消息组构建的、可以在上边应用相应的策略对其实施压缩的Workspace。消息索引通过如下这个CompactionMessageIndex类型表示。

public sealed class CompactionMessageIndex
{
    public IList<CompactionMessageGroup> Groups { get; }
    public Tokenizer? Tokenizer { get; }

    public CompactionMessageIndex(
        IList<CompactionMessageGroup> groups, 
        Tokenizer? tokenizer = null);

    public CompactionMessageGroup InsertGroup(
        int index, 
        CompactionGroupKind kind, 
        IReadOnlyList<ChatMessage> messages, 
        int? turnIndex = null);
	public CompactionMessageGroup AddGroup(
        CompactionGroupKind kind, 
        IReadOnlyList<ChatMessage> messages, 
        int? turnIndex = null);
}

一个CompactionMessageIndex对象通过指定的一组CompactionMessageGroup对象来构建而成。由于需要利用分词器计算Token数量，所以在构建CompactionMessageIndex对象的时候可以选择性地传入一个Tokenizer对象。消息索引提供了InsertGroup和AddGroup两个方法来向索引中插入新的消息组或者添加新的消息组，并利用Groups和Tokenizer属性来访问当前的消息组和分词器。如果没有显式提供分词器，默认会按照每4个字节算作一个Token的方式来估算Token数量。

我们可以调用GetAllMessages方法获取整个消息列表。CompactionMessageGroup利用IsExcluded属性来标记消息组是否被排除在压缩之外，GetIncludedMessages方法返回未被排除在外的消息组提供的消息。如果知道TurnIndex，我们还可以调用GetTurnGroups方法来获取隶属于指定轮次的所有消息组。

public sealed class CompactionMessageIndex
{
	public IEnumerable<ChatMessage> GetIncludedMessages();
	public IEnumerable<ChatMessage> GetAllMessages();
	public IEnumerable<CompactionMessageGroup> GetTurnGroups(int turnIndex);
}

CompactionMessageIndex还定义如下这些返回各种汇总统计的属性，这些统计信息对于压缩策略的决策非常重要。

public sealed class CompactionMessageIndex
{
	public int TotalGroupCount { get; }
	public int TotalMessageCount { get; }
	public int TotalByteCount { get; }
	public int TotalTokenCount { get; }
	public int IncludedGroupCount { get; }
	public int IncludedMessageCount { get; }
	public int IncludedByteCount { get; }
	public int IncludedTokenCount { get; }
	public int TotalTurnCount { get; }
	public int IncludedTurnCount { get; }
	public int IncludedNonSystemGroupCount { get; }
	public int RawMessageCount { get; }

    internal static CompactionMessageIndex Create(IList<ChatMessage> messages, Tokenizer? tokenizer = null);
}

具体汇总统计包括：

TotalGroupCount、TotalMessageCount、TotalByteCount、TotalTokenCount：整个消息索引中包含的消息组数量、消息数量、字节数和token数；
IncludedGroupCount、IncludedMessageCount、IncludedByteCount、IncludedTokenCount：未被排除在压缩之外的消息组数量、消息数量、字节数和token数；
TotalTurnCount、IncludedTurnCount：整个消息索引中包含的Turn数量和未被排除在压缩之外的Turn数量；
IncludedNonSystemGroupCount：未被排除在压缩之外的、且类型不为System的消息组数量；
RawMessageCount：原始的消息数量，也就是未经过任何分组或者压缩之前的消息数量；

4. 压缩策略

如下所示的CompactionStrategy抽象了所谓的压缩策略，它旨在从三个维度描述压缩对话历史的策略：何时触发压缩、压缩后的目标状态以及具体的压缩执行逻辑。

public abstract class CompactionStrategy
{
	protected CompactionTrigger Trigger { get; }
	protected CompactionTrigger Target { get; }

	protected CompactionStrategy(CompactionTrigger trigger, CompactionTrigger? target = null);

	protected abstract ValueTask<bool> CompactCoreAsync(
        CompactionMessageIndex index, 
        ILogger logger, 
        CancellationToken cancellationToken);
	public async ValueTask<bool> CompactAsync(
        CompactionMessageIndex index, 
        ILogger? logger = null, 
        CancellationToken cancellationToken = default);
}

CompactionStrategy中表示触发压缩的Trigger和表示压缩目标状态的Target都是如下这个CompactionTrigger类型的委托。这是一个输入参数为CompactionMessageIndex对象，返回值为布尔值的委托。实现具体压缩策略的子类必需重写的CompactCoreAsync方法也将压缩直接应用到作为参数的CompactionMessageIndex对象上。压缩完成之后，CompactionMessageIndex的GetIncludedMessages方法返回的消息列表就是经过压缩后的消息列表了。

public delegate bool CompactionTrigger(CompactionMessageIndex index);

5. CompactionProvider

由于压缩操作最终落在注册的CompactionStrategy对象上，所以Compaction自身的实现其实很简单。前面已经说过了，压缩针对的原子单元是CompactionMessageGroup，而不是单个的ChatMessage，所以中间涉及一个从ChatMessage列表到CompactionMessageGroup列表的构建过程。为了避免这个过程重写执行，CompactionProvider会将针对当前消息列表构建好的CompactionMessageGroup列表存储在Session状态中。对于每次Agent调用，它只需要针对新产生的消息以增量的方式构建CompactionMessageGroup列表，并将其追加到现有的列表之中。

CompactionMessageGroup列表被封装在内嵌的State类中。当ProviderSessionState初始化的时候，可以执行存储此State对象对应Session状态的键，如果没有显式指定，会默认使用CompationProvider的类型名称作为键。CompationProvider会创建一个ProviderSessionState<State>对象来管理这个状态，

public sealed class CompactionProvider : AIContextProvider
{
    private readonly CompactionStrategy _compactionStrategy;
    private readonly ProviderSessionState<State> _sessionState;
    public CompactionProvider(CompactionStrategy compactionStrategy, string? stateKey = null, ILoggerFactory? loggerFactory = null)
    {
        _compactionStrategy = compactionStrategy;
        stateKey ??= _compactionStrategy.GetType().Name;
        StateKeys = [stateKey];
        _sessionState = new ProviderSessionState<State>(
            _ => new State(),
            stateKey,
            AgentJsonUtilities.DefaultOptions);
        ...
    }
    public override IReadOnlyList<string> StateKeys { get; }

    internal sealed class State
    {
        public List<CompactionMessageGroup> MessageGroups { get; set; } = [];
    }
}

CompactionProvider利用重写的InvokingCoreAsync方法来实现对话历史的压缩，针对指定CompactionStrategy压缩对话历史最终实现在静态方法CompactAsync中。这个方法接受一个CompactionStrategy对象和一个ChatMessage列表作为输入，首先将ChatMessage列表转换成CompactionMessageGroup列表并构建成一个CompactionMessageIndex对象，然后调用CompactionStrategy的CompactAsync方法来执行压缩，最后调用GetIncludedMessages方法返回压缩后的消息列表。

public sealed class CompactionProvider : AIContextProvider
{
    public static async Task<IEnumerable<ChatMessage>> CompactAsync(
        CompactionStrategy compactionStrategy, 
        IEnumerable<ChatMessage> messages, 
        ILogger? logger = null, 
        CancellationToken cancellationToken = default)
    {
        List<ChatMessage> messageList = messages as List<ChatMessage> ?? [.. messages];
        CompactionMessageIndex messageIndex = CompactionMessageIndex.Create(messageList);
        await compactionStrategy.CompactAsync(messageIndex, logger, cancellationToken)
            .ConfigureAwait(false);
        return messageIndex.GetIncludedMessages();
    }

    protected override async ValueTask<AIContext> InvokingCoreAsync(
        InvokingContext context, 
        CancellationToken cancellationToken = default)
}

InvokingCoreAsync方法的具体实现逻辑如下：

确认Session存在，消息列表不为空，否则直接返回InvokingContext携带的AIContext；
将消息列表转换成CompactionMessageGroup列表，如果Session状态中已经存在CompactionMessageGroup列表，则只针对新消息构建CompactionMessageGroup列表并追加到现有列表之中；
利用CompactionMessageGroup列表创建CompactionMessageIndex对象，并将其传入CompactionStrategy的CompactAsync方法来执行压缩，得到压缩后的消息列表；
使用最新的CompactionMessageGroup列表更新Session状态；
提取InvokingContext中原有的AIContext，并用压缩后的消息列表替换原有AIContext中的消息列表，构建一个新的AIContext对象返回；

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