修复Codex上下文压缩幻觉：自定义Prompt精准缓解Agent“失忆”问题

随着AI编程工具的普及，上下文窗口的局限性迫使开发者依赖本地压缩技术。然而，Codex自带的默认压缩Prompt在处理长对话时暴露出严重缺陷，尤其是在Claude 3.5 Sonnet（文中称为5.6 sol）等追求高token效率的模型上更为显著。实测发现，默认Prompt因过度强调简洁（Concise），导致Agent出现新旧需求混淆、将提议误判为决策、过度抽象丢失API路径等关键细节等“幻觉”现象。为解决这一问题，通过引入一套强调“忠实性”的自定义压缩指令，能够明确区分已采纳方案与废弃提议，并强制保留关键路径与版本信息。该方案在不引入Trellis等高token开销方案的前提下，有效缓解了Agent在任务交接中的逻辑断层与执行偏差，显著提升了复杂开发场景下的稳定性。

事件分析

💡 核心观点：Agent的可靠性瓶颈在于上下文压缩的“失真”，牺牲细节的简洁策略是引发幻觉的根源，工程化Prompt必须优先保证状态还原而非Token节省。