Compactor
a startup but not simple agent demo using google adk.
npx -y skills add valkryhx/google_adk_agent --skill compactorAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
2 things to look at
- no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
- 7 stars7 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
采用 Rolling Summary 策略压缩对话历史，在清空历史前保留关键信息（任务目标、阶段性结论、任务进展）。
SKILL.md
2.8 KB, as published. Nobody here has run it
Execution Instructions
核心策略：Rolling Summary（滚动摘要）
与传统 compactor 的区别：
- ❌ 传统方式：直接清空所有历史 → 信息全部丢失
- ✅ Rolling Summary：先总结关键信息 → 清空历史 → 摘要作为新起点
执行步骤
原子化压缩操作（Atomic Compression）
现在，压缩操作必须在一个步骤中完成，不再分步进行。
执行逻辑：
- Thought (思考): 回顾当前对话，在内心生成一份结构化的摘要（包含任务目标、进展、关键数据等）。
- Action (行动): 直接调用
smart_compact(summary="...")，将生成的摘要作为参数传入。
摘要模板（供参考）：
## 任务目标
[用户原始请求]
## 进展
- [已完成步骤]
## 关键数据
- [文件路径/配置值]
## 待办
- [下一步计划]
注入摘要
smart_compact 执行成功后，会返回包含摘要的确认信息。请将此信息作为新对话的起点。
可用工具
smart_compact
智能压缩：接收摘要，清空历史，卸载工具。
参数: summary (必填) - 当前对话的完整摘要。
get_compression_status
获取当前状态和压缩建议。
主动调用时机
Agent 应在以下情况主动建议调用 compactor：
| 触发条件 | 说明 |
|---|---|
| 对话轮次 > 100 轮 | 上下文过长，影响性能 |
| 已加载工具 > 50 个 | 工具列表膨胀 |
| 任务阶段切换 | 完成一个大任务，开始新任务 |
| 用户明确要求 | "清理历史" / "重置状态" |
示例流程
用户: "继续之前的代码分析任务"
Agent 思考: "对话已经很长了，我应该压缩一下"
Step 1 - 生成摘要:
"## 任务目标
分析项目中的内存泄漏问题
## 已完成
- 使用 codebase_search 定位了 3 个可疑文件
- 使用 bash 检查了进程内存
## 关键发现
- memory_pool.py 第 45 行存在未释放的资源
- 问题出现在 process_data() 函数中
## 待处理
- 需要修复 memory_pool.py 的问题"
Step 2 - 执行压缩:
Action: smart_compact()
Result: [OK] 已清空历史，已卸载 5 个工具
Step 3 - 继续任务:
"根据之前的分析，memory_pool.py 第 45 行存在问题，
现在让我加载 codebase_search 继续处理..."
重要提醒
- 压缩前必须生成摘要 - 否则关键信息会丢失
- 摘要要简洁但完整 - 保留任务目标、结论、进展
- 压缩后主动告知用户 - 让用户知道之前做了什么