SuperContext

在每次新对话的第一轮中进行确定性的、由 harness 驱动的上下文准备——让智能体永远不会空手起步。

一条新的聊天不应该一开始就冷启动。 SuperContext 让代理收集相关背景之前它会读取你的第一条消息。它会在每个新线程中自动发生，无需你询问，也无需等待工具调用。

大多数代理在对话开始时都是空白的，只有在模型决定调用“查找信息”工具时才获取上下文。那会增加一次往返、消耗 token，而且取决于模型是否选得好。SuperContext 则反其道而行之：由框架本身在前置阶段以确定性的方式准备上下文，因此第一条回复就已经知道相关记忆、文件和已连接的数据。

工作原理

在 新线程的第一轮时，如果启用了 SuperContext，框架会：

生成一个只读的 context_scout 子代理。
侦察器会扫过你可用的数据（记忆树、工作区文件和已连接的集成），并组装出一个受限的 上下文包.
该包会先经过验证，然后在你的消息前加上一个 已准备好的上下文（super context） 头部，之后才会被协调器模型看到这一轮。
模型会在已有这些上下文支撑下回答你的消息。

新线程，第一条消息
        │
        ▼
┌──────────────────────────────┐
│  框架门控（确定性）           │
│  super_context_enabled?       │
└───────────────┬──────────────┘
                │ 是
                ▼
        context_scout（只读）
        扫描记忆 + 文件 + 数据
                │
                ▼
        [context_bundle] … [/context_bundle]
                │  已验证并提取
                ▼
   前置到你的消息 → 协调器

因为侦察器是只读只读的，所以它绝不会在新线程中采取任何行动。它只会读取并总结。而且由于它是在框架中运行，而不是作为可选工具运行，所以冗余的 agent_prepare_context 工具会在该轮被抑制，因此代理不会把工作做两遍。

侦察器运行在 爆发 层级上 (hint = “burst” → burst-v1 （在托管后端上），这是一个低成本、高吞吐、非推理模型。该扫描是一个对延迟较宽容的预飞检查步骤，所以在快速模型上的原始吞吐量比更昂贵的智能体/推理层级更合适。参见自动模型路由.

安全性与鲁棒性

侦察器会将其发现内容包裹在 [context_bundle] … [/context_bundle] 标签中返回。系统只会注入方括号内的包裹内容。模型输出的任何外围说明（“当然，这是我找到的……”）都会被剥离。如果包缺失、格式错误（未闭合、反向或重复标签）或为空，则该轮会 平稳地不进行增强 ，而不是注入垃圾。冷启动总比损坏的启动好。

开启或关闭它

SuperContext 默认开启.

在撰写器中。 一个 Super Context 切换开关会出现在新线程的聊天输入框下方。该标志在构建线程时读取，因此切换它会影响 新启动的线程，而不会影响你已经正在使用的那个。
配置。 context.super_context_enabled （布尔值，默认 true).
环境。 OPENHUMAN_SUPER_CONTEXT （或者 OPENHUMAN_CONTEXT_SUPER_CONTEXT_ENABLED).
RPC。 get_super_context_enabled() 读取该标志； set_super_context_enabled(value) 设置并持久化它。

另请参阅

记忆树：侦察器读取的主要来源。
自动从集成获取：在对话之间保持该来源最新。
潜意识循环： “在你停止输入后继续思考” 的另一面。

最后更新于 8天前