Come si riduce il consumo di token di un agente AI?

I loop agentici e le sessioni RAG accumulano cronologie enormi, degradando l'attenzione e moltiplicando i costi API. l0-compressor risolve comprimendo il contesto a livello di token prima dell'invio.

Metodi di applicazione pratica:
1. Compressione dinamica a monte del client:

# Invio del prompt attraverso il proxy di compressione L0
   curl -X POST http://localhost:8080/v1/compress \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"text": "lungo contesto di log o codice...", "ratio": 0.4}'

2. Context Pruning strutturato: rimozione di tag HTML, spazi ridondanti e traceback di debug non necessari.
3. Sliding Window con Summary Anchor: mantenimento del System Prompt iniziale, sintesi semantica dei turni centrali e mantenimento degli ultimi 3 scambi completi.

Questa tecnica riduce il consumo dei token fino al 60% preservando l'accuratezza semantica.