搜索
市面上已有几十种Agent记忆方案，有的基于向量检索，有的基于知识图谱，有的靠定期总结“压缩”对话，有的则完全依赖模型自身的上下文窗口。它们各有各的说法，但在系统层面，到底哪种方案靠得住？哪种方案在你的工作负载下既不贵又准？
现在的 AI Agent 动辄需要处理超长上下文，既要看系统提示词、工具说明，又要翻阅历史对话和检索文档。为了省钱、省算力并降低延迟，很多开发者会给系统加上 “提示词压缩”（Prompt Compression）模块，把冗长的上下文浓缩后再喂给大模型。
以前：搜 Google → 开 8 个标签页 → 对比功能 → 约演示 → 买。现在：搜那个默认大牌 → 再搜「某某大牌 的替代品」→ 从冒出来的 3 个名字里挑一个 → 约演示 → 买。整条对比研究，被 AI 一次答复压缩成了「三选一」
如果我们谈到 AI 赋能带来的科学突破，AlphaFold 一定是不可忽略的一项。它解决了困扰生物学界半个多世纪的蛋白质折叠难题，大量压缩了得到蛋白质结构的时间，从原来的一年，到现在的几分钟。它的核心开发者之一 John Jumper 也因这一贡献在 2024 年摘得诺贝尔化学奖。
当初，Anthropic推出extended thinking的时候，把它包装成「让用户看到思考过程」的透明标杆。现在真相是：你看到的只是他们允许你看到的部分。那些被加密、被压缩、被锁在全局密钥里的内容，藏着什么？
今天几乎所有主流视觉语言模型（VLM）—— 无论是 Qwen-VL、InternVL，还是 LLaVA 系列 —— 都遵循着同一套经典架构：先用预训练视觉编码器（如 CLIP、SigLIP）将图像压缩为特征，再通过投影层把这些特征送入大语言模型。
一个开源的省Token工具Headroom，火了！公开页面显示Headroom已有4万多个star，最新版本是v0.26.0。一个“上下文压缩层”工具能到这个热度，已经说明很多问题。
你有没有想过，做一个网站这件事，可能根本不需要会设计，也不需要会写代码？这听起来有点反常识，但天工刚好就在往这个方向走。6月15日，天工设计智能体正式在 tiangong.cn 全面上线，我看完它的介绍之后第一反应是，这不是又一个做图工具，这是想直接把从想法到产品原型这条路给压缩掉。
雨雪、雾霾、镜头噪点、压缩失真、夜间弱光……
2026 年初，各大 AI 厂商在上下文窗口长度上展开激烈角逐。Google 的 Gemini 3 Pro 已支持 100 万级 token 上下文，Meta 的 Llama 4 Scout 更宣称可处理 1000 万 token。GPT-5 系列也在快速推进长上下文能力。