四个智能体框架在一周内推出了相同的修复：上下文压缩与人工审批的冲突

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摘要

一篇综述指出，四个智能体框架（Haystack、OpenAI Agents SDK、Google ADK、OpenClaw）在同一周发布了针对上下文压缩和人工审批处理的修复——这两项是长期运行的智能体最容易出问题的环节。作者认为，上下文压缩正成为新一代重试逻辑，并敦促开发者检查框架如何处理任务执行到一半时上下文已满的情况。

我持续跟踪约 40 个智能体框架、SDK 和个人智能体的版本发布。本周（10 月 12–16 日），四个不同的项目都针对同一个问题推出了改进：Haystack 3.4.0：一个实验性的上下文压缩器，将旧的工具结果移入存储，并在上下文中留下引用，而不是用摘要将其替代。OpenAI Agents SDK 0.24.0：在有审批待处理时，暂缓自动压缩上下文。Google ADK 2.12.0：通过 require_confirmation 在工作流节点运行前要求人工确认，并提供一个回调，在工具输出传递给模型之前进行过滤。OpenClaw 2026.10.4：手动执行 /compact 现在会让当前运行完成，而不是中止运行并丢弃待处理的请求。根据我构建生产环境智能体的经验，我的看法是：长时间运行的智能体真正出问题的地方就在这里。不是模型笨，而是智能体忘了自己 40 步之前做过什么，或者为了腾出空间，取消了自己的审批请求。上下文压缩正在成为新的重试逻辑。如果你正在选择框架，要问问它在任务执行到一半、上下文已满时会怎么处理，以及人工审批能否在这个过程中保留下来。想请教那些让智能体连续运行数小时的人：1. 你们会对旧的工具输出做摘要、转移到外部存储，还是直接截断？2. 你们是否遇到过审批或待处理的工具调用在上下文压缩过程中丢失的情况？（我写了一篇文章，附上了所有版本说明的链接。如果有人想看，链接在评论区。）
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