仿生粘菌主动上下文剪枝 — Focus Agent 自主压缩架构

Skill-Active-Context-Pruning · 16-智能体工程

causalexperimentmulti_agentpricing客服与VOCMAS与智能体工程定价与利润风控与合规WF-C 客服分诊WF-D 选品扫描WF-F 动态定价WF-G Listing内容优化

实现难度⭐⭐⭐☆☆

业务优先级⭐⭐⭐☆☆

业务视角

适用角色CTO / 技术负责人 · 产品经理 · 数据工程师

适用平台跨境运营 AI Agent 工程落地 · Amazon SP API + LLM 集成 · 多平台数据采集 Agent

什么情况下用想把 AI 集成到业务系统，但 LLM 稳定性差、幻觉问题、成本控制都是挑战；Agent 任务失败了不知道哪步出了问题

成功是什么样的AI Agent 在生产环境稳定运行，失败可追踪，成本可控，复杂任务完成率 >85%

业务痛点

LLM 返回结果不稳定不可靠AI 幻觉导致业务决策错误Agent 任务失败了不知道哪步出问题AI 调用成本控制不住

1. 解决的问题

Focus 借鉴 Physarum polycephalum(多头绒泡菌,俗称粘菌)的探索-收缩策略,把 LLM agent 从被动 "append-only" 模式升级为主动 "explore → compress → withdraw" 模式

Focus 借鉴 Physarum polycephalum(多头绒泡菌,俗称粘菌)的探索收缩策略,把 LLM agent 从被动 "appendonly" 模式升级为主动 "explore → compress → withdraw" 模式:

跨境母婴客服 agent 需要处理长会话:客户多轮咨询(过敏 → 退货 → 物流 → 关税 → 售后)。每轮会调多个工具(查订单、查批次、查物流、查关税),最终 context 累积到 30k-80k token,主要是中间工具结果(批次明细、物流单步骤、关税计算表)。

如果用 Claude Haiku 4.5 处理 100k 工单/月: - Baseline:每工单 50k token × 100k = 5B token/月 ≈ $500 - 但 50k token 里只有 5-10k 是关键 (客户身份、品牌、决策依据)

- Token 消耗:-22.7% (按论文数据)= -$113/月,年化 -$1.4k - 响应延迟:context 短 = TTFT 快 = 客户体验更好 - 准确率:论文实证 0 退步 (60% = 60%),内部测试需验证

请查看原始代码模板获取输入规格。

请查看原始代码模板获取输出规格。

代码块数量：4 · 路径：paper2skills-code/llm_agent_engineering/active_context_pruning

cd paper2skills-code/llm_agent_engineering/active_context_pruning
python3 focus_agent.py