压缩后端：用确定性语义提取器替换 LLM 摘要（保留代码/路径/命令，剔除闲聊），附带 28.4x KV 压缩记账。
安装
# GitHub 源码（首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试）
dsh plugin --profile web add github:ljsysfurryACE/dsh-compaction
装任何插件都等于在你的机器上跑第三方代码，权限和你本人一样大——能读你的文件、用你的凭据、访问网络，工具审批管不到它。GitHub 来源的插件还会在安装时执行构建脚本——pnpm 默认拦截，所以安装可能停在 ERR_PNPM_GIT_DEP_PREPARE_NOT_ALLOWED 或 ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS；dsh 会打印出需要添加的确切键名，把它加进该 profile 的 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 下，重跑一次即可装上。放行构建本身就是一次信任判断：请只安装可信来源，并尽量锁定 commit（github:owner/repo#sha）。
README
AgentFrame 压缩后端插件 —— 把 DeepSeek Harness 的默认 LLM 摘要压缩替换为 语义 + 物理双轨压缩（28.4x KV 压缩思路）。
为什么替换默认压缩
默认 compaction-basic 用 LLM 摘要（有损总结旧对话），每次压缩都要一次
LLM 调用，且摘要可能丢细节。
AgentFrame 的思路：
- 语义轨：MemoryDirector 判断哪些 token 值得保留（去闲聊、留关键）
- 物理轨：吸收式 MLA + INT4 量化（270KB→7.6KB/token，28.4x）
- 效果：保留关键信息 + 大幅省 token + 不额外调用 LLM
使用
在 profile 的 cordis.patch.yml 中把 compaction-basic 替换为：
- id: compaction-agentframe
name: '@deepseek-ai/dsh-compaction-agentframe'
config:
semantic: true
retainRatio: 0.2
physical: true
配置
| 字段 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
semantic |
true | 语义压缩（保留高信息行） |
retainRatio |
0.2 | 压缩后保留比例 |
physical |
true | 物理压缩记账（bytes/token） |
bytesPerToken |
7776 | INT4 压缩后每 token 字节 |
auto |
true | 自动压缩 |
实现
继承 CompactionEngine（compaction seam），实现三个抽象方法：
compactIfNeeded— 自动压力触发compactNow— 手动 /compact 命令compactRegion— 指定范围压缩
保持 dsh 的 surface/事件/持久化契约（compaction/start → replace → compaction/end）， 只替换"如何压缩"。
License
GPL-3.0 © Cloud LTE Studio / AgentFrame
链接
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