长时间运行大语言模型代理的上下文窗口维护。基于研究（JetBrains/NeurIPS 2025、OpenHands、Letta/MemGPT、LLMLingua），提供在何时以及如何压缩、掩码、切换或委派上下文的决策规则。适用于代理运行时间较长、工具输出累积过多、接近上下文限制或出现压缩/溢出问题的场景，也适用于需要长期管理上下文的代理架构设计。

当用户要求优化提示词、设计提示模板、评估大语言模型输出、构建智能体系统、实现RAG、创建少样本示例、分析token使用或设计AI工作流时使用此技能，适用于提示工程模式、大语言模型评估框架、智能体架构和结构化输出设计

适用于构建大语言模型应用的生产级模式，涵盖RAG流水线、智能体架构、提示词IDE和LLMOps监控，适用于AI应用设计、RAG实现和构建...