构建上下文引擎插件
上下文引擎插件（Context Engine Plugin）用替代策略替换内置的 ContextCompressor 来管理对话上下文。例如，一种无损上下文管理引擎（Lossless Context Management, LCM）构建知识 DAG（有向无环图），而不是有损摘要。
工作原理
代理的上下文管理基于 ContextEngine 抽象基类（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。
同一时刻只能有一个上下文引擎处于活动状态。选择通过配置驱动：
# config.yaml
context:
engine: "compressor" # 默认内置引擎
engine: "lcm" # 激活名为 "lcm" 的插件引擎插件引擎永远不会自动激活——用户必须显式地将 context.engine 设置为插件的名称。
目录结构
每个上下文引擎位于 plugins/context_engine/<name>/ 目录下：
plugins/context_engine/lcm/
├── __init__.py # 导出 ContextEngine 子类
├── plugin.yaml # 元数据（名称、描述、版本）
└── ... # 引擎所需的其他模块
ContextEngine 抽象基类
你的引擎必须实现以下必需方法：
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 中的值匹配。"""
return "lcm"
def update_from_response(self, usage: dict) -> None:
"""每次 LLM 调用后，使用 usage 字典进行更新。
更新 self.last_prompt_tokens、self.last_completion_tokens、
self.last_total_tokens。
"""
def should_compress(self, prompt_tokens: int = None) -> bool:
"""如果本轮应触发压缩，返回 True。"""
def compress(self, messages: list, current_tokens: int = None,
focus_topic: str = None) -> list:
"""压缩消息列表，返回新的（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。
``focus_topic`` 是可选的焦点主题字符串，来自手动执行的
``/compress <focus>``；支持引导压缩的引擎应优先保留与之相关的信息，
其他引擎可忽略该参数。
"""引擎需维护的类属性
代理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() 已执行的次数可选方法
这些方法在抽象基类中有合理的默认实现。根据需要覆盖：
| 方法 | 默认行为 | 何时覆盖 |
|---|---|---|
on_session_start(session_id, **kwargs) | 空操作 | 需要加载持久化状态（DAG、数据库）时 |
on_session_end(session_id, messages) | 空操作 | 需要刷新状态、关闭连接时 |
on_session_reset() | 重置令牌计数器 | 需要清除每个会话的状态时 |
update_model(model, context_length, ...) | 更新 context_length 和 threshold | 需要在模型切换时重新计算预算时 |
get_tool_schemas() | 返回 [] | 引擎提供代理可调用的工具时（例如 lcm_grep） |
handle_tool_call(name, args, **kwargs) | 返回错误 JSON | 需要实现工具处理器时 |
should_compress_preflight(messages) | 返回 False | 可进行廉价的 API 调用前预估时 |
get_status() | 标准令牌/阈值字典 | 需要暴露自定义指标时 |
引擎工具
上下文引擎可以暴露代理直接调用的工具。从 get_tool_schemas() 返回模式，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}"})引擎工具在启动时被注入到代理的工具列表中，并自动分发——无需注册。
注册
通过目录方式（推荐）
将引擎放置在 plugins/context_engine/<name>/ 目录下。__init__.py 必须导出一个 ContextEngine 子类。发现系统会自动找到并实例化该引擎。
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。第二个插件尝试注册时会被拒绝并发出警告。
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() — 每轮检查
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）
在 /new 或 /reset 时调用 on_session_reset() 以清除每会话状态，而无需完全关闭。
配置
用户通过 hermes plugins → Provider Plugins → Context Engine，或编辑 config.yaml 来选择引擎：
context:
engine: "lcm" # 必须与引擎的 name 属性匹配compression 配置块（compression.threshold、compression.protect_last_n 等）是内置 ContextCompressor 专用的。你的引擎应定义自己的配置格式（如有需要），在初始化时从 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)完整的抽象基类契约测试套件请参见 tests/agent/test_context_engine.py。