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Context engine 插件用于替换内置的 ContextCompressor，以实现管理对话上下文的替代策略。例如，无损上下文管理（LCM）引擎通过构建知识 DAG 来替代有损摘要。
工作原理
Agent 的上下文管理基于 ContextEngine ABC（agent/context_engine.py）构建。内置的 ContextCompressor 是默认实现。插件引擎必须实现相同的接口。
同一时间只能有 一个 context engine 处于激活状态。选择由配置驱动：
yaml
# 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 永远不会自动激活 — 用户必须显式将 context.engine 设置为插件名称。
目录结构
每个 context engine 位于 plugins/context_engine/<name>/：
text
plugins/context_engine/lcm/
├── __init__.py # 导出 ContextEngine 子类
├── plugin.yaml # 元数据（name、description、version）
└── ... # 引擎所需的其他模块ContextEngine ABC
你的引擎必须实现以下 必需 方法：
python
from agent.context_engine import ContextEngine
class LCMEngine(ContextEngine):
@property
def name(self) -> str:
"""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，以 usage dict 为参数调用。
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:
"""若本轮应触发压缩则返回 True。"""
def compress(self, messages: list, current_tokens: int = None,
focus_topic: str = None) -> list:
"""压缩消息列表并返回新的（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`` 是来自手动 ``/compress <focus>`` 的可选主题字符串；
支持引导式压缩的引擎应优先保留与其相关的信息，其他引擎可忽略。
"""引擎必须维护的类属性
Agent 直接读取这些属性用于显示和日志记录：
python
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() 已运行的次数可选方法
这些方法在 ABC 中有合理的默认实现，按需覆盖：
| 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、DB）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 token 计数器 | 有需要清除的会话级状态时 |
update_model(model, context_length, ...) | 更新 context_length 和阈值 | 需要在切换模型时重新计算预算时 |
get_tool_schemas() | 返回 [] | 引擎提供 agent 可调用的工具时（例如 lcm_grep） |
handle_tool_call(name, args, **kwargs) | 返回错误 JSON | 实现工具处理器时 |
should_compress_preflight(messages) | 返回 False | 可在 API 调用前进行低成本预估时 |
get_status() | 标准 token/阈值字典 | 有自定义指标需要暴露时 |
引擎工具
Context engine 可以暴露 agent 直接调用的工具。从 get_tool_schemas() 返回 schema，并在 handle_tool_call() 中处理调用：
python
def get_tool_schemas(self):
return [{\
\
"name": "lcm_grep",\
\
"description": "Search the context knowledge graph",\
\
"parameters": {\
\
"type": "object",\
\
"properties": {\
\
"query": {"type": "string", "description": "Search query"}\
\
},\
\
"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"Unknown tool: {name}"})引擎工具在启动时注入到 agent 的工具列表中并自动分发 — 无需注册到注册表。
注册
通过目录（推荐）
将引擎放置于 plugins/context_engine/<name>/。__init__.py 必须导出一个 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 context engine：
python
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被拒绝并发出警告。
生命周期
text
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、gateway 过期）on_session_reset() 在 /new 或 /reset 时调用，用于清除会话级状态而不完全关闭。
配置
用户通过 hermes plugins → Provider Plugins → Context Engine 选择引擎，或直接编辑 config.yaml：
yaml
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）专属于内置的 ContextCompressor。如有需要，你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
python
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 ABC 契约测试套件请参见 tests/agent/test_context_engine.py。