这篇文章总结了AI Agent在对话过程中上下文管理的关键优化策略——修剪（Pruning）。通过分析47个Agent项目，作者发现平均58%的上下文内容是冗余信息（过时对话、未使用工具定义、重复约束等），这些无效token不仅增加API成本，还会降低模型表现。

诊断并优化你的 AI Agent / LLM 应用的上下文窗口使用效率。自动检测上下文膨胀、冗余检索、无效工具调用、提示词过长等问题，输出可执行的优化方案——涵盖上下文隔离、修剪、压缩总结、动态工具装载与外部卸载五大策略。适用于 Claude Code、LangChain、LangGraph、Dify、AgentScope 等主流 Agent 框架。