做 Agent 有个不成文的默认假设：tool result 很重要，模型要看完原文才能继续推理。

最近发现这个假设可能是错的。

https://github.com/maka-agent/maka-agent… 欢迎 star

在 maka 里，我们对 tool result 做了激进的 prune——把工具返回的原始数据大幅裁剪，只保留关键摘要，然后跑了完整的任务对比。结论让人意外：推理质量几乎没有变化，近乎无损压缩。

这是为什么？我有几个可能的解释：

第一，信息已经被蒸馏进 Assistant Message

Agent loop 的上下文结构是： System Prompt → User → Assistant → Tool Use → Tool Result → Assistant → …

每次 tool result 之后，模型都会输出一段 Assistant Message 来表达它的理解和下一步决策。这是一次语义蒸馏——原始数据被压缩成了推理摘要。

后续轮次的模型，更多是在跟“它自己的理解“对话，而不是在跟 tool result 原文对话。prune 掉原文，相当于删掉了一份已经被读取并转化的档案——信息早就走了，外壳还在而已。

第二，Attention 在长上下文里本来就稀疏

“Lost in the Middle” 那篇研究证明：Transformer 对长上下文中间段的注意力权重会大幅衰减，模型更关注开头（system prompt）和最近几轮。

Tool result 通常在上下文中间位置，而且信息密度极低（500 行代码、终端输出、冗余 JSON）。模型本来就没在认真“读“它。prune 只是把这部分被隐式忽略的内容显式删掉。

第三，决策点已经过去

模型调用工具是因为当时需要那个信息。但 5 轮之后，那个 tool result 早已不是边际信息了——核心内容已被消化进后续推理链，保留原文是“存档“，不是“决策输入“。

实测数据：对同一个任务（MIPS interpreter），Maka 的总 token 消耗只有 OpenCode 的 38%，但 output token 是它的 2.7 倍。

这个差距背后，有 DeepSeek cache 命中率 95% 的贡献，也有 tool result prune 的贡献。两者合力，长程任务的 token 经济性出现了量级跃升。

对 Agent 工程的启示：context 里最占体积的部分，不一定是最重要的部分。

与其把精力放在“怎么让 tool result 完整进上下文“，不如放在“模型读完之后的 reasoning 质量“上。信息的真正载体不是原文，是理解。

maka-agent/maka-agent

Source: https://github.com/maka-agent/maka-agent

ENGLISH

Maka

Maka 是一个本地优先的桌面 AI 工作台。它把模型连接、会话、工具权限、文件读写、终端执行、搜索、机器人入口和运行恢复放在一个 Electron 应用里，目标是让用户在自己的电脑上跑一个可观察、可控、可持续恢复的 agent。

这个仓库还在活跃开发中。README 先服务两类人：

• 第一次打开 Maka 的用户：知道为什么要先配置 AI、数据放在哪里、哪些能力已经可用。
• 继续开发 Maka 的工程师：能快速启动、验证、定位关键包和设计文档。

你会看到什么

首次进入 Maka 时，如果还没有可用模型连接，首屏会引导你完成 AI 配置，而不是直接给一个不能发送的空聊天框。推荐路径是：

1. 打开 设置 -> 模型。
2. 选择一个真实模型供应商，填写 API key 或完成已接入的账号登录。
3. 测试连接并选择默认模型。
4. 回到首屏，用快速输入开始第一条对话。

已接入的模型类型包括：

• 海外 API：Anthropic、OpenAI、Google Gemini。
• 国内 API：DeepSeek、Moonshot、Z.AI Coding Plan、Kimi Coding Plan。
• 本地模型：Ollama。
• 自定义网关：OpenAI Compatible endpoint。
• 账号订阅入口：Claude Subscription、Codex Subscription、Gemini CLI 等仍按实验/可用状态分开呈现，未接入发送链路的入口不会伪装成可用。

当前能力

Maka 当前不是简单 chat demo，已经有这些核心面：

• 桌面会话：创建、切换、归档、搜索、重命名、停止、重试、重新生成、从 turn 分支。
• 模型运行时：基于 Vercel AI SDK 的 provider runtime，支持模型流式输出、工具调用、usage 记录、错误分类和启动恢复。
• 本地工具：Read、Write、Edit、Bash、Glob、Grep，写文件和命令执行走权限策略。
• 首跑引导：根据真实连接状态展示“补配置 / 选默认连接 / 选默认模型 / 开始对话”的不同状态。
• 设置中心：模型、账号、使用统计、每日回顾、本地记忆、语音模型、开放网关、机器人对话、联网搜索、网络代理、权限与能力、健康状态、数据与关于。
• 本地记忆：MEMORY.md 管理、手动添加、归档/恢复、agent 读取开关。
• 联网搜索：Tavily 凭据配置、测试和 agent tool 边界。
• 机器人入口：Telegram、飞书、企业微信、微信 iLink、Discord、钉钉、QQ 的配置/测试/运行状态框架。
• 开放网关：本地 HTTP/SSE API，用 token 保护外部读取会话状态、事件、能力和健康摘要。
• Office 文档工作流：通过本地 officecli 探测后启用读取、校验和按次授权编辑。
• 运行内核：AgentRun ledger、RuntimeEvent read model、ToolRuntime、ModelAdapter、RunTrace 和恢复逻辑。

本地与隐私边界

Maka 默认把工作数据放在 Electron userData 下的工作区目录：

<Electron userData>/workspaces/default/
  llm-connections.json
  credentials.json
  settings.json
  sessions/

重要边界：

• Provider 连接元数据和 session JSONL 在本地文件系统。
• API key、OAuth token、bot token、proxy password、gateway token、Tavily key 等敏感值走 Electron safeStorage 加密后写入 credentials.json。
• Renderer 不直接拿明文密钥；Settings 只显示 masked 状态和测试结果。
• 文件读写、shell、危险操作需要经过 permission engine。
• Incognito / privacy context、memory、voice、workspace instructions 等能力有单独 contract 文档约束。

快速开始

仓库使用 npm workspaces。虽然存在 pnpm-workspace.yaml，当前脚本和 lockfile 以 npm 为准。

npm install
npm run dev

npm run dev 会先 build 全部 workspace，再启动 Electron desktop app。

如果安装依赖时设置过 ELECTRON_SKIP_BINARY_DOWNLOAD=1，启动前需要补 Electron 平台二进制：

node node_modules/electron/install.js

常用开发命令：

npm run build
npm run typecheck
npm --workspace @maka/desktop run test
npm --workspace @maka/runtime run test
npm --workspace @maka/core run test

桌面视觉和真实窗口验证：

npm --workspace @maka/desktop run screenshots
npm --workspace @maka/desktop run screenshots:diff:stable
npm --workspace @maka/desktop run smoke:real-window

Release 前的基础检查：

npm run check:release

可选环境变量

这些变量只影响本地开发或特定能力：

项目结构

apps/desktop/
  src/main/        Electron main process, IPC, settings, OAuth, bot, gateway
  src/preload/     window.maka preload bridge
  src/renderer/    React desktop UI and Settings surfaces

packages/core/     Pure contracts: sessions, events, settings, permissions, model connections
packages/storage/  File-backed session, settings, connection, run-ledger stores
packages/runtime/  SessionManager, AgentRun, AI SDK runtime, tools, bots, telemetry
packages/ui/       Shared rendering components, markdown, artifacts, redaction helpers

docs/              Product, runtime, design-system, privacy and test-plan contracts
scripts/           Build hygiene, screenshot, smoke and release helpers

Runtime 架构

当前 runtime 已从单一大流程拆成更清楚的内核边界：

SessionManager
  -> AgentRun
      -> AiSdkBackend
          -> ModelAdapter
          -> ToolRuntime
      -> RunTrace
      -> AgentRunStore

关键原则：

• SessionManager 仍是对桌面、bot、gateway 暴露的公共 runtime API。
• AgentRun 负责单次 turn 的 durable run 事实和启动恢复。
• ToolRuntime 负责工具输入校验、权限、watchdog、abort、telemetry、artifact candidate 和错误分类。
• ModelAdapter 隔离 provider stream / error / usage normalization。
• RunTrace 是 best-effort，不允许因为 trace 写失败影响用户对话。

更多细节见：

• docs/runtime-kernel.md
• docs/runtime-v2-architecture-evolution.md
• docs/runtime-v2-implementation-notes.md

UI 与产品质量契约

Maka 的 UI 不是随手堆页面，已有单独的设计系统和测试计划：

• docs/design-system.md：颜色、密度、状态、动效、Settings IA、copy 和 a11y 契约。
• docs/ui-quality-plan.md：真实窗口、视觉截图、交互状态、回归验证策略。
• docs/full-product-test-plan.md：从首跑、设置、会话、工具、搜索、bot、gateway 到失败路径的完整 QA 路线。

改 UI 时不要只跑 TypeScript。至少要配套：

1. 对应 surface 的 node:test contract。
2. check-console / check-a11y 通过。
3. 必要时补视觉 fixture 或真实窗口 smoke。

贡献前检查

常规代码改动建议至少跑：

npm run typecheck --workspaces --if-present
npm run build
git diff --check

涉及 desktop renderer / Settings / IPC 的改动，再跑对应 focused suite，例如：

npm --workspace @maka/desktop run test -- settings-form-a11y-contract visible-copy-hygiene-contract

涉及 runtime / storage 的改动，再跑对应 workspace 测试：

npm --workspace @maka/runtime run test
npm --workspace @maka/storage run test

相关文档

• CHANGELOG.md：当前未发布变更摘要。
• SECURITY.md：安全边界和报告方式。
• docs/workspace-privacy-context.md：工作区隐私上下文。
• docs/search-service-threat-model.md：搜索服务威胁模型。
• docs/memory-threat-model.md：本地记忆威胁模型。
• docs/voice-threat-model.md：语音能力边界。
• docs/maka-capability-audit-v1.md：能力成熟度审计和后续路线。