Astreus

コンテキスト圧縮

Astreusの自動コンテキスト圧縮システムを使用して、重要なコンテキストを維持しながら古いメッセージを要約し、長い会話を自動的に管理します。 信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。

Astreusの自動コンテキスト圧縮システムを使用して、重要なコンテキストを維持しながら古いメッセージを要約し、長い会話を自動的に管理します。

クイックスタート

完全なサンプルをクローンする

最も簡単な始め方は、完全なサンプルリポジトリをクローンすることです。

git clone https://github.com/astreus-ai/examples
cd examples/context-compression
npm install

またはパッケージのみをインストール

ゼロから構築したい場合は次のようにします。

npm install @astreus-ai/astreus

環境設定

# .env
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key-here
DB_URL=sqlite://./astreus.db

自動コンテキスト圧縮

autoContextCompression機能は、会話が長くなりすぎると古いメッセージを自動的に要約し、トークン使用量を削減しながらコンテキストを維持します。

import { Agent } from '@astreus-ai/astreus';

const agent = await Agent.create({
  name: 'ContextAgent',
  model: 'gpt-4o',
  memory: true,
  autoContextCompression: true,
  systemPrompt: 'You can handle very long conversations efficiently.'
});

// Have a long conversation
for (let i = 1; i <= 20; i++) {
  await agent.ask(`Tell me an interesting fact about space. This is message #${i}.`);
}

// Test memory - agent should remember early facts despite context compression
const response = await agent.ask("What was the first space fact you told me?");
console.log(response);

サンプルの実行

リポジトリをクローンした場合は次を実行します。

npm run dev

リポジトリ

完全なサンプルはGitHubで公開されています: examples/context-compression

最終更新日: 2026年7月6日

このセクション内

最初のエージェント

Astreusのドキュメントで最初のエージェントについて学び、エージェントシステムを構築するためのセットアップの手引き、APIのパターン、実践的な例を確認しましょう。 信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。

メモリを使ったエージェント

Astreusのドキュメントでメモリを使ったエージェントについて学び、エージェントシステムを構築するためのセットアップの手引き、APIのパターン、実践的な例を確認しましょう。 信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。

ナレッジを使ったエージェント

Astreusのドキュメントでナレッジを使ったエージェントについて学び、エージェントシステムを構築するためのセットアップの手引き、APIのパターン、実践的な例を確認しましょう。 信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。

ビジョンを使ったエージェント

Astreusのドキュメントでビジョンを使ったエージェントについて学び、エージェントシステムを構築するためのセットアップの手引き、APIのパターン、実践的な例を確認しましょう。 信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。