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コンテキスト圧縮: Prune + Compact

背景

長時間実行エージェントにとって、コンテキストウィンドウの管理はコア要件。 現状の Worker は history をそのまま保持し、オーバーフロー時の対策がない。

OpenCode は2段階のアプローチを採る:

1. Prune: 古いツール出力を削除してトークンを回収
2. Compact: 専用エージェントで会話全体を構造化要約に圧縮

Insomnia では Hook ベースで同等の機能を実現できる。

方針

Phase 1: Prune（Worker 層）

PreLlmRequest 相当のポイントで、古いツール出力を除去する。

history 内のツール出力を走査:
  - 直近 N ターン以内 → 保護
  - それ以前 → 出力を "[pruned — stored as blob {id}]" に置換

• Blob Storage にはすでに退避済み（llm-worker-persistence の Stored 出力）
• Prune は参照を残して本文だけ削る操作
• Worker の Mutable 状態で history 編集が可能

Phase 2: Compact（Pod 層）

トークン数が閾値を超えた場合、Controller が要約を挿入する。

1. OnTurnEnd でトークン使用量をチェック
2. 閾値超過 → Controller が要約生成を実行
3. history を [system_prompt, compaction_summary, 直近の会話] に圧縮
4. resume で作業を継続

要約フォーマット（OpenCode の構造化要約を参考）:

## Goal
（元のユーザー指示）

## Accomplished
（完了した作業の箇条書き）

## Key Discoveries
（判明した事実・制約）

## Current State
（ファイル変更・残タスク）

設計ポイント

• Phase 1 は Worker 層の拡張。llm-worker に prune 機能を追加
• Phase 2 は Pod 層の制御。Controller が別の Worker（要約用）を起動する
• 要約用 Worker は短命で、ツールなし・プロンプトのみ
• OpenCode の「Replay」（圧縮後に前回のメッセージを再送）は resume() で自然に実現可能
• 設計原則3: 新しい trait は不要。Worker の history 操作 + Controller の制御で完結

依存チケット

• remove-hook-module.md — 完了。PreLlmRequest は Pod 層の hook::Hook<PreLlmRequest> として利用可能