Session Pruning
Session Pruning
适用范围
在以下情况使用此页面:
- 您想减少来自工具输出的 LLM 上下文增长
- 您正在调整 agents.defaults.contextPruning
会话修好在每次 LLM 调用之前从内存上下文中修剪旧工具结果。它不会重写磁盘上的会话历史记录(*.jsonl)。
何时运行
- 当启用
mode: "cache-ttl"并且会话的最后一次 Anthropic 调用早于ttl时。 - 仅影响为该请求发送给模型的消息。
- 仅对 Anthropic API 调用(和 OpenRouter Anthropic 模型)活动。
- 为获得最佳结果,将
ttl与您的模型cacheControlTtl匹配。 - 修剪后,TTL 窗口重置,因此后续请求保持缓存,直到
ttl再次过期。
智能默认值(Anthropic)
- OAuth 或 setup-token 配置文件:启用
cache-ttl修剪并将心跳设置为1h。 - API 密钥配置文件:启用
cache-ttl修剪,将心跳设置为30m,并在 Anthropic 模型上将默认cacheControlTtl设置为1h。 - 如果您明确设置这些值中的任何一个,Moltbot 不会覆盖它们。
这改善了什么(成本 + 缓存行为)
- 为什么修剪:Anthropic 提示缓存仅适用于 TTL 内。如果会话空闲超过 TTL,下一个请求会重新缓存整个提示,除非您先修剪它。
- 什么变得更便宜:修剪减少了 TTL 过期后第一个请求的 cacheWrite 大小。
- 为什么 TTL 重置很重要:一旦修剪运行,缓存窗口重置,因此后续请求可以重用新鲜缓存的提示,而不是再次重新缓存整个历史记录。
- 它不做什么:修剪不会添加令牌或"加倍"成本;它只更改在第一个 TTL 后请求上缓存的内容。
什么可以被修剪
- 仅
toolResult消息。 - 用户 + 助手消息永远不会被修改。
- 最后的
keepLastAssistants助手消息受保护;该截止后的工具结果不会被修剪。 - 如果没有足够的助手消息来建立截止,则跳过修剪。
- 包含图像块的工具结果被跳过(永远不会修剪/清除)。
上下文窗口估计
修剪使用估计的上下文窗口(字符 ≈ 令牌 × 4)。窗口大小按以下顺序解析:
- 模型定义
contextWindow(来自模型注册表)。 models.providers.*.models[].contextWindow覆盖。agents.defaults.contextTokens。- 默认
200000个令牌。
模式
cache-ttl
- 仅当最后一次 Anthropic 调用早于
ttl(默认5m)时才运行修剪。 - 运行时:与以前相同的软修剪 + 硬清除行为。
软修剪 vs 硬修剪
- 软修剪:仅针对过大的工具结果。
- 保留头 + 尾,插入
...,并附加带有原始大小的注释。 - 跳过带有图像块的结果。
- 保留头 + 尾,插入
- 硬清除:用
hardClear.placeholder替换整个工具结果。
工具选择
tools.allow/tools.deny支持*通配符。- 拒绝获胜。
- 匹配不区分大小写。
- 空允许列表 => 允许所有工具。
与其他限制的交互
- 内置工具已经截断自己的输出;会话修剪是一个额外的层,防止长时间运行的聊天在模型上下文中累积太多工具输出。
- 压缩是分开的:压缩总结并持久化,修剪是每个请求的瞬态。请参阅 /concepts/compaction。
默认值(启用时)
ttl:"5m"keepLastAssistants:3softTrimRatio:0.3hardClearRatio:0.5minPrunableToolChars:50000softTrim:{ maxChars: 4000, headChars: 1500, tailChars: 1500 }hardClear:{ enabled: true, placeholder: "[Old tool result content cleared]" }
示例
默认(关闭):
{
agent: {
contextPruning: { mode: "off" }
}
}启用 TTL 感知修剪:
{
agent: {
contextPruning: { mode: "cache-ttl", ttl: "5m" }
}
}将修剪限制为特定工具:
{
agent: {
contextPruning: {
mode: "cache-ttl",
tools: { allow: ["exec", "read"], deny: ["*image*"] }
}
}
}请参阅配置参考:网关配置