Compaction wird Kernkonzept: was passiert, wenn das Kontextfenster eines Agenten voll ist

OpenAI führt Compaction als 'Kernkonzept' der API neben Conversation state, Streaming und Counting tokens. Es beantwortet die Frage, wie man wachsende Verläufe ohne Informationsverlust komprimiert, wenn das Kontextfenster sich dem Limit nähert.

ContextCompactionToken BudgetMemoryCodex

Die versteckten Kosten Nr. 1 eines langlebigen Agenten sind nicht die Rechenleistung, sondern das Kontextfenster. Dass OpenAI Compaction zum Kernkonzept erhebt, erkennt genau das an: Kompression ist keine optionale Optimierung, sondern eine grundlegende Fähigkeit.

Für Agent Harness ist Compaction der zentrale Fall des Kapitels Speicher- und Kontextmanagement. Für Codex-Einsteiger ist das Beobachten des Token-Verbrauchs die praktischste Gewohnheit.