2021年「博客之星」参赛博主：PegasusYu

国央企在推动科技创新时，如何利用技术交易系统实现全流程闭环管理？.docx

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高校技术转移办公室人员如何提升技术成果的推介效率？.docx

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五笔输入法

智能体上下文工程：预算控制与结构化压缩的Python实现

【内容概要】 本资源是《智能体演化史》系列第四篇的配套代码，用 108 行 Python 实现一个会"收桌子"的上下文管理器。核心是两件事：一是设一个上下文预算，用 token 估算函数实时盯着；二是超预算时执行结构化压缩——把早期轮次压成一段结论式摘要，保留最近若干轮原文，并且对失败尝试和关键事实单独留档，不让它们被摘要吃掉。配套测算脚本给出三组可复算的数据：关键信息密度从第一轮的 100% 衰减到第 80 轮的 13%（腐烂的本质是稀释，不是撑爆，按当前增量要 213 轮才真的撞上 128K 窗口）；跑 80 轮，不压缩累积 199 万 token，滚动摘要降到 37.1 万，直接截断只要 42.6 万但关键信息只留下 8%。这组数字说明：只盯着账单会选错策略。 【适用人群】 智能体已能跑通、但长任务开始"变傻"的开发者；负责长会话产品体验的工程师；需要在成本与准确率之间做取舍的架构师。 【使用场景及目标】 1) 给自己的智能体加一层可配置的上下文预算与压缩； 2) 用测算脚本对比三种策略的成本与保留率，做出有依据的选择； 3) 作为团队内部分享材料，解释"提示词工程"为何被上下文工程取代。 目标：让长任务不再越跑越糊涂，同时把 token 花在真正重要的信息上。 【其他说明】 需 pip install openai 并配置 OPENAI_API_KEY；预算值与保留轮数为常量，可按业务调整。测算脚本离线可跑，假设参数在文件内显式标注，便于改成你的真实口径。压缩会损失细节，涉及合规留痕的场景请关闭自动压缩或单独归档原文。