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开源4B模型Paritok专为压缩Coding Agent上下文训练
Paritok基于4.5万条真实Agent轨迹训练,可压缩工具输出、历史记录和工具定义,并按需召回原文;据称典型负载可减少74% token,同时支持提示缓存和自托管,但当前版本数据偏向Python。
面向 AI 编程代理的开源上下文压缩网关与模型,用于减少多轮会话中工具定义、历史消息、文件内容和工具结果造成的输入膨胀。它可筛选相关工具信息、压缩并按需恢复上下文,适用于代码库审计、大型代码库问答和持续调试。
公开资料暂未说明。
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Paritok基于4.5万条真实Agent轨迹训练,可压缩工具输出、历史记录和工具定义,并按需召回原文;据称典型负载可减少74% token,同时支持提示缓存和自托管,但当前版本数据偏向Python。
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