gns3-server/docs/gns3-copilot/context-window-management.md

LLM 上下文窗口管理实现文档

概述

本文档说明了 GNS3 Copilot 如何处理不同 LLM 模型的上下文窗口限制，以及如何实现自动消息裁剪功能。

⚠️ 重要：context_limit 必须手动配置

由于模型供应商频繁更新上下文窗口大小，系统不再提供内置默认值。

用户在创建 LLM 模型配置时必须提供 context_limit。请从模型供应商的官方文档获取最新的上下文窗口大小。

⚡ 依赖要求

tiktoken 是必需依赖，系统无法在没有 tiktoken 的情况下运行。

pip install tiktoken>=0.8.0

如果未安装 tiktoken，系统将在首次尝试计数 tokens 时抛出 ImportError。

⚡ 单位说明

context_limit 的单位是 K tokens（千 tokens）

• 1 = 1K = 1,000 tokens
• 128 = 128K = 128,000 tokens
• 200 = 200K = 200,000 tokens
• 2800 = 2800K = 2,800,000 tokens

为什么使用 K tokens？

1. 更简洁 - 128 比 128000 更易读易写
2. 减少错误 - 避免少写或多写 0
3. 符合习惯 - 与业界常用的 "128K", "200K" 表示法一致

为什么必须手动配置？

1. 模型更新频繁 - OpenAI、Anthropic、Google 等供应商经常发布模型更新
2. 上下文大小变化 - 新版本往往增加上下文窗口，旧版本可能被废弃
3. 维护成本高 - 内置默认值很快过时，可能导致配置错误
4. 责任明确 - 用户根据实际使用的模型配置，避免混淆

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数据库配置方式

配置要求

context_limit 是必填字段，单位为 K tokens。创建或更新 LLM 模型配置时必须提供。

字段	类型	必填	单位	说明
context_limit	int	✅ 是	K tokens	模型上下文窗口限制（128 = 128K tokens）
context_strategy	"conservative" | "balanced" | "aggressive"	否	-	裁剪策略，默认 "balanced"

获取上下文窗口大小

官方文档链接

供应商	文档链接	示例值（tokens）	配置值（K）
OpenAI	https://platform.openai.com/docs/models	128,000	128
Anthropic	https://docs.anthropic.com/claude/docs/models-overview	200,000	200
Google	https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models	2,800,000	2800
DeepSeek	https://platform.deepseek.com/api-docs/	128,000	128
xAI	https://docs.x.ai/	128,000	128

转换示例：

• 官方文档显示 128,000 tokens → 配置为 128
• 官方文档显示 200,000 tokens → 配置为 200
• 官方文档显示 2,800,000 tokens → 配置为 2800

参考工具

运行参考脚本查看常见模型的上下文限制（显示为 K tokens）：

python scripts/show_model_context_limits.py

注意：此脚本仅提供参考值，请以官方文档为准。

---

API 使用示例

创建配置（必须提供 context_limit）

POST /v3/users/{user_id}/llm-model-configs
Content-Type: application/json

{
  "name": "GPT-4o Configuration",
  "model_type": "text",
  "is_default": true,
  "provider": "openai",
  "base_url": "https://api.openai.com/v1",
  "model": "gpt-4o",
  "temperature": 0.7,
  "api_key": "sk-...",
  "context_limit": 128,         # ← 必填：单位是 K tokens (128 = 128K = 128,000 tokens)
  "context_strategy": "balanced"  # 可选，默认 "balanced"
}

配置示例对比

官方文档 → API 配置

模型	官方文档	API 配置
GPT-4o	128,000 tokens	"context_limit": 128
GPT-3.5 Turbo	16,385 tokens	"context_limit": 17 (向上取整)
Claude 3.5 Sonnet	200,000 tokens	"context_limit": 200
Gemini 1.5 Pro	2,800,000 tokens	"context_limit": 2800

错误示例（缺少 context_limit）

POST /v3/users/{user_id}/llm-model-configs
Content-Type: application/json

{
  "name": "Invalid Config",
  "provider": "openai",
  "model": "gpt-4o",
  # ❌ 缺少 context_limit
}

响应：

{
  "detail": "context_limit is required (unit: K tokens, e.g., 128 = 128K = 128,000 tokens). Please check your model provider's documentation for the current context window size and specify it in the configuration."
}

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常见模型配置参考

以下是一些常见模型的 context_limit 配置值（请以官方文档为准）：

OpenAI

模型	官方文档	配置值
GPT-4o	128,000 tokens	"context_limit": 128
GPT-4o-mini	128,000 tokens	"context_limit": 128
GPT-4 Turbo	128,000 tokens	"context_limit": 128
GPT-3.5 Turbo	16,385 tokens	"context_limit": 17

Anthropic

模型	官方文档	配置值
Claude 3.5 Sonnet	200,000 tokens	"context_limit": 200
Claude 3 Opus	200,000 tokens	"context_limit": 200
Claude 3 Haiku	200,000 tokens	"context_limit": 200

Google

模型	官方文档	配置值
Gemini 2.0 Flash	1,000,000 tokens	"context_limit": 1000
Gemini 1.5 Pro	2,800,000 tokens	"context_limit": 2800
Gemini 1.5 Flash	2,800,000 tokens	"context_limit": 2800

DeepSeek

模型	官方文档	配置值
DeepSeek Chat	128,000 tokens	"context_limit": 128
DeepSeek Coder	128,000 tokens	"context_limit": 128

xAI

模型	官方文档	配置值
Grok Beta	128,000 tokens	"context_limit": 128

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问题背景

原始问题

• 消息历史无限制累积，使用 operator.add 追加所有消息
• 不同模型的上下文窗口限制不同
• 当消息历史超过模型限制时，LLM 调用会失败
• 没有优雅的降级或裁剪机制

解决方案

使用 LangChain/LangGraph 的内置功能实现智能上下文管理：

• trim_messages: LangChain 的消息裁剪工具
• count_tokens_approximately: Token 计数功能
• 用户配置: 必须提供 context_limit（单位：K tokens），无默认值

实现架构

1. 核心模块

文件位置: gns3server/agent/gns3_copilot/agent/context_manager.py

Token 计数策略

系统使用 tiktoken 进行准确的 Token 计数：

1. tiktoken（OpenAI 的 tokenizer）

   • 使用 cl100k_base 编码（GPT-4）
   • 对大多数现代 LLM 准确（OpenAI、Anthropic、DeepSeek）
   • 准确率约 95%+
   • 必需依赖：系统强制要求安装 tiktoken

2. 工具定义 Token 估算

   • 工具的 schema（name、description、parameters）会被转换为 JSON 发送给 LLM
   • 系统会自动计算这些定义的 token 消耗
   • 每个工具约 500-1500 tokens（取决于 schema 复杂度）

安装 tiktoken（必需）

pip install tiktoken>=0.8.0

为什么使用 tiktoken？

• 比字符估算准确 2-3 倍（特别是中文内容）
• 支持 LangChain 使用的所有主流模型
• 性能优秀（缓存编码器）
• 这是必需依赖，系统将无法运行如果未安装

关键函数

get_model_context_limit(model_name: str, llm_config: dict) -> int

• 从数据库配置获取模型的上下文窗口大小
• llm_config 必须包含 context_limit 字段（单位：K tokens）
• 如果未提供或无效，抛出 ValueError
• 返回值单位为实际 tokens（K tokens × 1000）

calculate_max_tokens(model_limit, strategy) -> int

• 计算可用 token 数量（预留输出空间）
• 三种策略：
  • conservative: 使用 60% 限制（更安全）
  • balanced: 使用 75% 限制（默认）
  • aggressive: 使用 85% 限制（最大化输入）

trim_messages_for_context(messages, model_name, strategy, tool_tokens) -> list

• 使用 tiktoken 裁剪消息
• 保留最近的消息
• 始终保留系统消息
• 关键：考虑工具定义占用的 tokens

2. 裁剪逻辑详解

2.1 Token 预算分配

当调用 LLM 时，发送的内容包含两部分：

发送给 LLM 的完整请求:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. Messages (我们管理的)                                     │
│    ├─ SystemMessage: system prompt + topology (模板注入)     │
│    └─ HumanMessage/AIMessage: 用户消息 / 历史消息             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2. Tool Definitions (LangChain 自动添加，不在消息中)          │
│    ├─ Tool 1 schema (name, description, parameters)        │
│    ├─ Tool 2 schema                                        │
│    └─ ... (约 500-1500 tokens per tool)                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

System Message 结构：

• 使用模板变量 {{topology_info}} 动态注入 topology
• System prompt 包含占位符："### CURRENT TOPOLOGY\n{{topology_info}}"
• 如果有 topology，替换为实际内容
• 如果没有 topology，替换为 "(No topology information available)"

2.2 裁剪流程

第一步：计算输入预算
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ context_limit: 16,000 tokens                               │
│ strategy: conservative (60%)                               │
│                                                            │
│ 输入预算 = 16,000 × 0.6 = 9,600 tokens                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
第二步：减去工具定义
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 输入预算: 9,600 tokens                                     │
│ 工具定义: 1,862 tokens                                    │
│                                                            │
│ 可用于消息 = 9,600 - 1,862 = 7,738 tokens                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
第三步：计算 System Message token（已合并）
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 可用于消息: 7,738 tokens                                   │
│                                                            │
│ System Message (已包含 system + topology):                 │
│   - System prompt (base): ~1,000 tokens                   │
│   - Topology info: ~3,000 tokens                          │
│   = 4,000 tokens (合并后)                                 │
│                                                            │
│ 可用于历史 = 7,738 - 4,000 = 3,738 tokens               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
第四步：裁剪对话历史
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 历史消息: 5,000 tokens → 需要裁剪到 3,738 tokens           │
│                                                            │
│ 丢弃旧消息，直到满足限制                                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

2.3 裁剪优先级

系统按以下优先级保留内容：

优先级	内容	说明
1️⃣	System Message (system prompt + topology)	永远保留
2️⃣	最新用户消息	至少保留最后1条
3️⃣	旧对话历史	按时间顺序丢弃

注意：System prompt 和 topology info 通过模板变量合并为一个 SystemMessage，无法单独分离。

2.4 边界情况处理

情况	处理方式
System (包含 topology) > 预算	保留完整的 System Message（无法分离 system 和 topology）
Tools > 预算	警告日志，建议增加 context_limit 或减少工具数量
历史全被裁剪	保留最后1条用户消息

重要提示：

• 当 system + topology 超出可用预算时，两者都会被保留
• 无法只丢弃 topology 而保留 system prompt（因为已合并）
• 建议在 system prompt 中精简 topology 信息或使用更短的 system prompt

2. 集成到 GNS3 Copilot

修改文件: gns3server/agent/gns3_copilot/agent/gns3_copilot.py

改动内容

导入新模块:

from gns3server.agent.gns3_copilot.agent.context_manager import (
    prepare_context_messages,
)

替换消息构建逻辑:

# 旧代码（手动构建）
full_messages = (
    [SystemMessage(content=current_prompt)]
    + context_messages
    + state["messages"]
)

# 新代码（自动裁剪）
full_messages = prepare_context_messages(
    state_messages=state["messages"],
    system_prompt=current_prompt,
    topology_context=topology_context,
    model_name=llm_config.get("model", "default"),
    llm_config=llm_config,  # ← 包含 context_limit 和 context_strategy
)

3. Token 计数实现细节

系统使用 tiktoken 进行准确的 Token 计数：

3.1 Token 计数器

使用的编码：cl100k_base (GPT-4)

支持的模型：

• ✅ OpenAI (GPT-4, GPT-3.5)
• ✅ Anthropic (Claude 系列)
• ✅ DeepSeek (deepseek-chat, deepseek-coder)
• ✅ 大多数基于 GPT-4 架构的模型

准确率：

• 英文：95%+
• 中文：95%+
• 代码：90-95%

3.2 工具定义 Token 估算

def estimate_tool_tokens(tools: list[Any]) -> int:
    """动态序列化工具 schema 并计算 token"""
    for tool in tools:
        tool_schema = {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": tool.name,
                "description": tool.description,
                "parameters": tool.args_schema.schema()
            }
        }
        # 使用 tiktoken 计数
        schema_str = json.dumps(tool_schema, ensure_ascii=False)
        tool_tokens = len(encoding.encode(schema_str))

典型消耗：

• 简单工具（1-2 个参数）：500-800 tokens
• 中等工具（3-5 个参数）：800-1200 tokens
• 复杂工具（嵌套参数）：1200-1500 tokens
• 8 个工具：约 6000-10000 tokens

---

策略详细说明

Conservative（保守策略）

参数配置：

{
  "context_limit": 128,
  "context_strategy": "conservative"
}

实际效果：

• 使用比例：60% (context_limit × 0.6)
• 计算公式：max_tokens = context_limit × 1000 × 0.6
• 示例：对于 128K 上下文限制
  • 保留空间：128 × 1000 × 0.6 = 76,800 tokens 用于输入
  • 预留空间：128,000 - 76,800 = 51,200 tokens 用于输出

适用场景：

1. 长输出任务

   • 代码生成（可能生成数百行代码）
   • 文章写作（需要完整文章内容）
   • 详细报告生成（包含多个章节）

2. 复杂任务

   • 多步骤推理任务
   • 需要深度分析的请求
   • 综合性问题的解决方案

3. 不确定输出大小时

   • 不确定 LLM 会返回多长的内容
   • 首次尝试某种类型的任务
   • 需要额外安全边界的场景

优缺点：

• ✅ 优点：输出更不容易被截断，安全性高
• ❌ 缺点：输入上下文较少，可能遗漏早期信息

日志示例：

INFO: Context prepared: 20 msgs, ~72800 tokens / 128K limit (56.9%), strategy=conservative
INFO: Available for output: ~51200 tokens

---

Balanced（平衡策略，推荐）

参数配置：

{
  "context_limit": 128,
  "context_strategy": "balanced"
}

实际效果：

• 使用比例：75% (context_limit × 0.75)
• 计算公式：max_tokens = context_limit × 1000 × 0.75
• 示例：对于 128K 上下文限制
  • 保留空间：128 × 1000 × 0.75 = 96,000 tokens 用于输入
  • 预留空间：128,000 - 96,000 = 32,000 tokens 用于输出

适用场景：

1. 一般对话

   • 日常聊天交互
   • 问答式对话
   • 技术支持和咨询

2. 大多数场景

   • 网络配置命令生成
   • 故障排查建议
   • 知识问答

3. 平衡输入和输出

   • 需要较多上下文，但输出也较长的场景
   • 中等复杂度的任务

优缺点：

• ✅ 优点：在输入上下文和输出空间之间取得良好平衡
• ✅ 优点：适用于大多数使用场景
• ⚠️ 注意：对于特别长的输出可能被截断

日志示例：

INFO: Context prepared: 30 msgs, ~85600 tokens / 128K limit (66.9%), strategy=balanced
INFO: Available for output: ~32000 tokens

---

Aggressive（激进策略）

参数配置：

{
  "context_limit": 128,
  "context_strategy": "aggressive"
}

实际效果：

• 使用比例：85% (context_limit × 0.85)
• 计算公式：max_tokens = context_limit × 1000 × 0.85
• 示例：对于 128K 上下文限制
  • 保留空间：128 × 1000 × 0.85 = 108,800 tokens 用于输入
  • 预留空间：128,000 - 108,800 = 19,200 tokens 用于输出

适用场景：

1. 简短输出任务

   • 是/否判断
   • 简短回答确认
   • 状态查询类请求

2. 分析类任务

   • 日志分析（输出分析结果，但不需要很长）
   • 数据解读（输出简洁的结论）
   • 配置检查（返回 OK 或简短说明）

3. 输出比较确定的场景

   • 明确知道输出会很短
   • 只需要简单确认或状态
   • 不需要长篇解释的任务

优缺点：

• ✅ 优点：最大化输入上下文，保留更多历史信息
• ❌ 缺点：输出容易被截断，不适用于长输出任务

日志示例：

INFO: Context prepared: 50 msgs, ~105200 tokens / 128K limit (82.2%), strategy=aggressive
INFO: Available for output: ~19200 tokens

---

策略对比总结

特性	Conservative	Balanced	Aggressive
输入比例	60%	75%	85%
输出预留	40%	25%	15%
上下文数量	最少	中等	最多
输出空间	最大	中等	最小
适用性	长输出	一般使用	短输出
风险	上下文不足	平衡	输出截断

选择建议流程：

1. 任务类型是什么？
   ├─ 代码生成/长文档 → Conservative
   ├─ 日常对话/一般任务 → Balanced (推荐)
   └─ 简短确认/分析 → Aggressive

2. 输出长度预估？
   ├─ 不确定/可能很长 → Conservative
   ├─ 中等长度 → Balanced
   └─ 很短/简洁 → Aggressive

3. 上下文重要性？
   ├─ 早期历史不太重要 → Aggressive (更多上下文)
   ├─ 需要平衡 → Balanced
   └─ 重点是输出完整性 → Conservative (更多输出空间)

工作流程

用户发送消息
     ↓
获取消息历史 state["messages"]
     ↓
构建系统提示 + 拓扑信息
     ↓
调用 prepare_context_messages()
     ↓
  ├─ 估算 token 数量
  ├─ 获取模型上下文限制
  ├─ 判断是否需要裁剪
  └─ 如果需要 → 调用 trim_messages()
     ↓
调用 LLM（带裁剪后的消息）
     ↓
返回响应

日志输出示例

正常情况（使用 tiktoken，包含工具定义）

INFO: Using tiktoken (cl100k_base) for accurate token counting
INFO: Tool definitions estimated at ~8500 total tokens (8 tools)
INFO: Using database config context limit: 128000 tokens for model 'gpt-4o'
INFO: Context prepared: 15 msgs, ~28432 tokens (messages) + 8500 tokens (tools) = 36932 total / 128K limit (28.9%), strategy=balanced
INFO: LLM call completed: tool_calls=2

发生裁剪时

INFO: Using tiktoken (cl100k_base) for accurate token counting
INFO: Tool definitions estimated at ~8500 total tokens (8 tools)
INFO: Using database config context limit: 128000 tokens for model 'gpt-4o'
INFO: Trimming messages: 95000 → 82000 tokens (model: gpt-4o)
INFO: Trimmed 50 → 25 messages
INFO: Context prepared: 27 msgs, ~82000 tokens (messages) + 8500 tokens (tools) = 90500 total / 128K limit (70.7%), strategy=balanced

配置错误时

ERROR: context_limit is required but not provided for model 'gpt-4o'.
       Please configure context_limit in your LLM model configuration.
       Refer to the model provider's documentation for the current context window size.

日志格式说明

新的日志格式（包含工具定义和 topology 分解）：

Context prepared: system={总tokens} (base={base_tokens} + topology={topology_tokens}) + history={history_tokens} + tools={tool_tokens} = {总计} total / {限制}K limit ({使用百分比}%), strategy={策略}

字段说明：

• system：System Message 的总 token 数（包含 system prompt + topology）
• base：基础 system prompt 的 token 数（不含 topology）
• topology：Topology info 的 token 数
• history：对话历史（HumanMessage + AIMessage + ToolMessage）的 token 数
• tools：工具定义（schema）的 token 数
• 总计：所有部分的 token 总和
• 限制：模型的上下文窗口大小（K tokens）
• 使用百分比：总计 tokens / 限制 × 100%
• 策略：使用的裁剪策略（conservative/balanced/aggressive）

示例输出：

Context prepared: system=6124 (base=2804 + topology=3320) + history=11800 + tools=1862 = 19786 total / 128K limit (15.5%), strategy=balanced

这表示：

• System Message 总共 6124 tokens
  • 其中基础 system prompt 2804 tokens
  • 其中 topology info 3320 tokens
• 对话历史 11800 tokens
• 工具定义 1862 tokens
• 总计 19786 tokens，使用 128K 限制的 15.5%

---

Token 计数准确性

为什么估算值和实际值可能不同？

1. 工具定义的影响

每次 LLM 调用时，工具定义会被转换为 JSON 并发送给 LLM：

{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "ExecuteMultipleDeviceCommands",
    "description": "在多个网络设备上执行命令...",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "commands": {...}
      }
    }
  }
}

典型消耗：

• 简单工具：500-800 tokens
• 复杂工具：1000-1500 tokens
• 8 个工具：约 6000-12000 tokens

系统处理：

• ✅ 现在会自动估算工具定义的 tokens
• ✅ 日志中会显示工具 tokens
• ✅ 裁剪决策会考虑工具定义

2. 中文内容的 Tokenization

不同语言对 token 的使用效率不同：

语言	平均字符/token	示例
英文	3-4 字符	"Hello world" ≈ 2-3 tokens
中文	1-1.5 字符	"你好世界" ≈ 3-4 tokens
代码	2-3 字符	print("Hello") ≈ 4-5 tokens

使用 tiktoken 后：

• 对中文的准确率从 30-40% 提升到 95%+
• 对英文的准确率保持在 95%+
• 对代码的准确率约 90-95%

3. System Prompt 和 Topology Context

• System Prompt: 固定内容，约 1000-2000 tokens
• Topology Context: 动态内容，取决于拓扑大小
  • 小型拓扑（< 10 节点）：约 500-1000 tokens
  • 中型拓扑（10-50 节点）：约 2000-5000 tokens
  • 大型拓扑（> 50 节点）：约 5000-10000+ tokens

这些都会被准确计数并计入总限制。

---

Token 使用对比

改进前（LangChain 估算）

INFO: Context prepared: 29 msgs, ~11523 tokens / 128K limit (9.0%), strategy=conservative
实际发送: 39700 tokens
差距: 28177 tokens (2.4x 低估)

问题：

1. ❌ 工具定义没有被计入（约 8000-12000 tokens）
2. ❌ 中文内容被低估（约 2.4x 误差）
3. ❌ 总体低估约 2-3 倍

改进后（tiktoken + 工具定义）

INFO: Using tiktoken (cl100k_base) for accurate token counting
INFO: Tool definitions estimated at ~8500 total tokens (8 tools)
INFO: Context prepared: 29 msgs, ~27500 tokens (messages) + 8500 tokens (tools) = 36000 total / 128K limit (28.1%), strategy=conservative
实际发送: 39700 tokens
差距: 3700 tokens (1.1x 误差)

改进：

1. ✅ 工具定义被准确估算
2. ✅ 中文内容准确率提升到 95%+
3. ✅ 总体误差降低到 10% 以内

---

错误处理

tiktoken 未安装

如果 tiktoken 未安装，系统将在首次尝试计数 tokens 时抛出错误：

ImportError: tiktoken is required for accurate token counting.
Please install it with: pip install tiktoken>=0.8.0

解决方法：

pip install tiktoken>=0.8.0

Token 计数失败

try:
    tokens = count_messages_tokens(messages)
except ImportError as e:
    logger.error("tiktoken not available: %s", e)
    raise  # Re-raise to fail fast
except Exception as e:
    logger.error("Failed to count tokens: %s", e)
    raise

裁剪失败

try:
    trimmed = trim_messages(...)
except Exception as e:
    logger.error("Failed to trim: %s", e)
    # 回退到简单的切片操作
    return system_msgs + other_msgs[-N:]

参考资源

• tiktoken (OpenAI Tokenizer)
• LangChain Messages Utils
• LangGraph Memory Management
• OpenAI Models Context Limits
• Anthropic Models Context Limits

相关源文件

• gns3server/agent/gns3_copilot/agent/context_manager.py - 上下文管理核心逻辑
• gns3server/agent/gns3_copilot/agent/gns3_copilot.py - LLM 调用节点
• gns3server/agent/gns3_copilot/agent_service.py - Agent 服务接口

总结

通过使用 LangChain/LangGraph 的内置功能和自定义优化，我们实现了：

1. ✅ 智能裁剪消息历史，避免超限
2. ✅ 必须手动配置 context_limit，确保使用正确的上下文窗口大小
3. ✅ 可配置的裁剪策略（保守/平衡/激进）
4. ✅ 始终保留系统消息（包含 system prompt 和 topology）
5. ✅ 详细的日志输出，便于调试
6. ✅ 优雅的错误处理和明确的错误提示
7. ✅ 提供参考工具，帮助查找常见模型的上下文限制
8. ✅ 使用 tiktoken 进行准确的 token 计数（准确率 95%+）
9. ✅ 自动估算工具定义的 token 消耗
10. ✅ 支持中文、英文、代码等多种内容类型
11. ✅ 使用模板变量动态注入 topology info (新增)
12. ✅ 日志中详细显示 system/topology/history 分解 (新增)

关键优势

• 准确性：

  • 用户从官方文档获取最新的上下文限制，避免使用过时数据
  • tiktoken 提供准确的 token 计数，误差 < 10%
  • 工具定义 token 被正确计入估算

• 灵活性：

  • 每个配置独立设置，支持不同用户使用不同限制
  • 自动适配不同语言和内容类型
  • 模板变量注入方式易于维护和调整

• 明确性：

  • 缺少配置时立即报错，避免静默失败
  • 详细日志显示所有 token 消耗（system base + topology + history + tools）
  • 清楚显示各部分的 token 分解

• 可维护性：

  • 无需维护内置默认值，减少代码维护负担
  • 模板变量注入方式，system prompt 和 topology 管理更清晰
  • 模块化设计，易于扩展和调试

• 可观测性：

  • 详细日志显示上下文使用情况和裁剪决策
  • 区分 system base tokens、topology tokens、history tokens 和工具 tokens
  • 显示使用百分比和策略选择

这个实现确保了即使在进行长对话时，系统也不会因为上下文溢出而失败。