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06 · 上下文用完了怎么办
症状先说
聊到第四十轮，你会发现它开始：忘了你半小时前定的约定、 把已经改好的地方又改回去、反复读同一个文件。
这不是模型变笨了，是上下文里塞满了噪音。官方文档里有两个词说得挺准：
- 上下文污染：有用信息被杂乱的中间输出淹没。
- 上下文腐化：随着聊天被相关性低的细节填满，性能逐渐下降。
探索记录、测试日志、堆栈跟踪、命令输出——这些中间产物一旦全留在主线程里， 真正要紧的需求和约束就被挤到角落了。
三条出路
一、压缩
Codex 会在历史记录逼近阈值时自动压缩，把前面的对话浓缩成摘要。相关配置项：
| 配置项 | 作用 |
|---|---|
model_context_window | 当前模型可用的上下文窗口 Token 数 |
model_auto_compact_token_limit | 触发自动压缩的 Token 阈值（不设就用模型默认值） |
model_auto_compact_token_limit_scope | 阈值按什么算：total（完整当前上下文，默认）或 body_after_prefix（只算压缩窗口前缀之后的增长量） |
压缩不是免费的：它把细节换成了摘要，之前那些「你说过不要动 X」的具体约定 有可能在这一步被抹平。所以更好的做法是别等它压缩。
二、开新会话
最简单也最被低估的一招。一个任务干完就开新的，别在一个会话里连着做三件不相关的事。
关键约定写在 AGENTS.md 里，开新会话不用重讲—— 这也是上一篇为什么值得先做。
需要接着之前那次干：
bash
codex resume三、拆给子智能体
要读的东西实在太多的时候，别让主线程去读。让它派子智能体去读， 只把结论带回来。这是官方明确推荐的用法：
子智能体工作流将容易产生干扰信息的工作移出主线程。
主智能体守住需求、决策和最终输出；子智能体去探索、跑测试、翻日志， 返回摘要而不是原始输出。
在 CLI 里直接要求就行：
text
用并行子智能体审查这个分支：一个看安全风险，一个看测试缺口，一个看可维护性。
三个都跑完之后，按类别汇总发现，带上文件引用。运行期间用 /agent 查看和切换各个智能体线程。
代价是 Token：每个子智能体独立用模型和工具，所以子智能体工作流比同等的单智能体运行更费。 另外先用在探索、测试、分流、总结这类以读为主的任务上； 多个智能体同时改代码容易冲突，协调开销也大。
详细用法见 进阶 03 · 子智能体与并行。
一个实用的顺序
上下文吃紧的时候按这个顺序想：
- 这段对话还有必要继续吗？ 任务换了就开新会话。
- 那些日志和探索结果，主线程真的需要吗？ 不需要就拆给子智能体。
- 约定是不是每次都在重讲？ 写进
AGENTS.md。 - 确实是一个长任务？ 再去调压缩阈值。
大部分人卡在第 4 步调参数，其实问题在第 1 步。
下一步
快速上手到这儿就完了。接着可以：
- 想让它接上公司的工具 → 进阶 02 · 用 MCP 接上你的工具
- 手上有具体的活 → 实战案例
- 想查某个配置项 → 官方文档镜像