构建上下文引擎插件
上下文引擎插件用于用替代策略替换内置的 ContextCompressor，以管理对话上下文。例如，构建一个无损上下文管理（LCM）引擎，使其构建知识有向无环图（DAG），而不是进行有损摘要。
工作原理
智能体的上下文管理基于 ContextEngine ABC（agent/context_engine.py）。内置的 ContextCompressor 是默认实现。插件引擎必须实现相同的接口。
同一时间只能激活一个上下文引擎。选择是基于配置驱动的：
# config.yaml
context:
engine: "compressor" # 默认内置
engine: "lcm" # 激活名为 "lcm" 的插件引擎
插件引擎绝不会自动激活——用户必须显式地将 context.engine 设置为插件的名称。
目录结构
每个上下文引擎都位于 plugins/context_engine/<name>/：
plugins/context_engine/lcm/
├── __init__.py # 导出 ContextEngine 子类
├── plugin.yaml # 元数据（名称、描述、版本）
└── ... # 您的引擎所需的任何其他模块
ContextEngine ABC
您的引擎必须实现这些必需方法：
from agent.context_engine import ContextEngine
class LCMEngine(ContextEngine):
@property
def name(self) -> str:
"""简短标识符，例如 'lcm'。必须与 config.yaml 的值匹配。"""
return "lcm"
def update_from_response(self, usage: dict) -> None:
"""在每次 LLM 调用后，使用 usage 字典调用。
从响应中更新 self.last_prompt_tokens, self.last_completion_tokens,
self.last_total_tokens。
"""
def should_compress(self, prompt_tokens: int = None) -> bool:
"""如果本轮需要进行压缩，则返回 True。"""
def compress(self, messages: list, current_tokens: int = None) -> list:
"""压缩消息列表并返回一个新的（可能更短的）列表。
返回的列表必须是有效的 OpenAI 格式消息序列。
"""
您的引擎必须维护的类属性
智能体直接读取这些属性用于显示和日志记录：
last_prompt_tokens: int = 0
last_completion_tokens: int = 0
last_total_tokens: int = 0
threshold_tokens: int = 0 # 触发压缩的阈值
context_length: int = 0 # 模型的完整上下文窗口
compression_count: int = 0 # compress() 运行的次数
可选方法
这些方法在 ABC 中有合理的默认值。根据需要覆盖：
| 方法 | 默认值 | 何时覆盖 |
|---|---|---|
on_session_start(session_id, **kwargs) | 无操作 | 您需要加载持久化状态（DAG、DB） |
on_session_end(session_id, messages) | 无操作 | 您需要刷新状态、关闭连接 |
on_session_reset() | 重置 token 计数器 | 您有需要清除的会话级状态 |
update_model(model, context_length, ...) | 更新 context_length + threshold | 模型切换时需要重新计算预算 |
get_tool_schemas() | 返回 [] | 您的引擎提供智能体可调用的工具（例如 lcm_grep） |
handle_tool_call(name, args, **kwargs) | 返回错误 JSON | 您实现了工具处理器 |
should_compress_preflight(messages) | 返回 False | 您可以进行廉价的预 API 调用估算 |
get_status() | 标准 token/threshold 字典 | 您有需要暴露的自定义指标 |
引擎工具
上下文引擎可以暴露智能体直接调用的工具。通过 get_tool_schemas() 返回模式，并在 handle_tool_call() 中处理调用：
def get_tool_schemas(self):
return [{
"name": "lcm_grep",
"description": "搜索上下文知识图谱",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {"type": "string", "description": "搜索查询"}
},
"required": ["query"],
},
}]
def handle_tool_call(self, name, args, **kwargs):
if name == "lcm_grep":
results = self._search_dag(args["query"])
return json.dumps({"results": results})
return json.dumps({"error": f"未知工具: {name}"})
引擎工具在启动时注入到智能体的工具列表中并自动分派——无需注册表注册。
注册
通过目录（推荐）
将您的引擎放置在 plugins/context_engine/<name>/。__init__.py 必须导出 ContextEngine 子类。发现系统会自动找到并实例化它。
通过通用插件系统
通用插件也可以注册上下文引擎：
def register(ctx):
engine = LCMEngine(context_length=200000)
ctx.register_context_engine(engine)
只能注册一个引擎。第二个尝试注册的插件将收到警告并被拒绝。
生命周期
1. 引擎实例化（插件加载或目录发现）
2. on_session_start() — 对话开始
3. update_from_response() — 每次 API 调用后
4. should_compress() — 每一轮都会检查
5. compress() — 当 should_compress() 返回 True 时调用
6. on_session_end() — 会话边界（CLI 退出、/reset、网关过期）
on_session_reset() 在执行 /new 或 /reset 时调用，用于清除会话级状态，而无需完全关闭。
配置
用户可以通过 hermes plugins → Provider Plugins → Context Engine 选择您的引擎，或通过编辑 config.yaml：
context:
engine: "lcm" # 必须与您的引擎的 name 属性匹配
compression 配置块（compression.threshold、compression.protect_last_n 等）是特定于内置 ContextCompressor 的。如果需要，您的引擎应定义自己的配置格式，并在初始化期间从 config.yaml 读取。
测试
from agent.context_engine import ContextEngine
def test_engine_satisfies_abc():
engine = YourEngine(context_length=200000)
assert isinstance(engine, ContextEngine)
assert engine.name == "your-name"
def test_compress_returns_valid_messages():
engine = YourEngine(context_length=200000)
msgs = [{"role": "user", "content": "hello"}]
result = engine.compress(msgs)
assert isinstance(result, list)
assert all("role" in m for m in result)
有关完整的 ABC 合同测试套件，请参阅 tests/agent/test_context_engine.py。