痛点：简单的上下文修剪可能导致间接相关但关键的信息丢失。原理语义浓缩。当上下文过长时，触发摘要节点，让模型将历史对话提炼成简洁的摘要，保留核心观点、逻辑关系和关键数据，然后用摘要替代原始长上下文。LangGraph实现：设置一个条件分支，当上下文Token数超过阈值（如1500）时，触发“摘要节点”，生成摘要后再进入回答生成阶段。性能提升：与仅修剪相比，在保证高压缩率（30K Token→8K T

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Gemini 2.5 Pro 和 Qwen3-VL 代表了当前视觉语言模型（VLM）两种主流的架构方案。Gemini 2.5 Pro 采用的是从零开始协同设计的，而 Qwen3-VL 则采用了基于大型语言模型（LLM）扩展的。下面的表格可以让你快速把握两者的核心区别。