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在贏家書寫歷史之前:我所看見的 AI,與一位工程師共舞著系列 第 26 篇

Day 26 | Heimdall(八):Antigravity CLI Context - Tool & History

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今天繼續來看在昨天 Context 結構中的另外兩個區塊,TOOL DEFINITIONS(工具定義) 與 CONVERSATION MESSAGES(對話歷史訊息)!


一、Tool Definitions:工具定義

在 Agent 運作時,AI 模型本身只負責推論與產出文字。它能調用工具,是因為每次發送 Request 時,Agent Harness 都會把所有工具的名稱、說明或是參數 JSON Schema 等一起打包放進 Prompt 裡。

在左側清單中,選中 TOOL DEFINITIONS 底下的 Tools 節點時,右側會列出當前所有工具名稱、功能與使用說明,例如:

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20261009/20183607LsTG60OS83.png

從圖中可以看到,右側清楚展開了 run_command、view_file 等工具的具體用途與參數說明。

單一工具宣告大約佔 100 ~ 250 個 Token。如果一個 Session 註冊了十幾個工具,光是工具定義可能就會吃掉 2,000 ~ 3,500 個 Token。透過這個畫面,可以更了解傳給模型有哪些 Tool 可以使用,以及它們的定義是什麼,佔了多少 Token。


二、Conversation Messages:Checkpoint 與對話歷史

第三個區塊是 CONVERSATION MESSAGES,旁邊會標註歷史訊息所佔用的 Token 總數(例如 10.5k Tok)。隨著對話進行,歷史訊息會持續增加。在 Heimdall 裡,這個區塊會分為兩個部分:

1. Checkpoint(Compact 檢查點)

在 Day 24 提過,當對話輪次變多、Token 快滿時,系統會觸發 Compact 機制把前面的舊對話壓縮成摘要。壓縮後的內容會放在 Checkpoint 節點展示:

  • 如果 Session 曾經壓縮過,選中此節點時右側會顯示這份壓縮摘要具體內容。
  • 如果尚未壓縮,則會顯示 No compacted checkpoint is present in the persisted snapshot.。

把 Checkpoint 單獨抽出來看,好處是能直接確認當初壓縮時到底保留了哪些關鍵訊息。

2. History Records(Active Steps 紀錄)

旁邊會標註當前上下文還保留了幾筆活躍對話(例如 History Records (8)),代表模型當下推論時直接能看見的最近幾輪內容。


三、Active History Records 清單

在左側選中 History Records 節點時,按下 Enter 鍵,左側面板會切換成清單畫面:Active History Records 列表:

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20261009/20183607TNRRrkYgMs.png

這裡指的 Active 意思是 「沒有被壓縮的 Step」,在這個清單裡:

  • 左側清單:每一列顯示快照位置(#4)、Step Index([243])與內容大小(3.2 KB)。
  • 右側即時同步:用 j / k 上下移動時,右側會同步顯示該筆紀錄的角色,例如:USER(使用者輸入) / ASSISTANT(模型回覆) / TOOL RESULT(調用工具結果)與完整文字內容。

按 Esc 就能再回到原本的樹狀結構。有時候如果覺得模型的回覆不太對勁,想確認它最近到底讀到了什麼,按個 Enter 滾動看過去,就能很快確認哪一步的工具輸出或使用者輸入有問題。


這裡也可以特別補充一件事,在 Heimdall 中,我們只能看見「最新一輪」所帶的 Context,無法回溯過往每一輪的歷史快照。

原因是 Antigravity CLI 為了節省本地資料庫空間(我猜的),避免每一輪重複儲存龐大的文字,因此只有在最新一輪的記錄中才會持久化完整的 Context(包含 System Prompt 與 Tools);過往的歷史 Step 則只保留該輪的執行內容與 Token 數據。這意味著如果 Session 中途修改了規則或新增了 MCP,我們只能看見當前最新的生效狀態,而無法確定是從哪一個 Step 開始發生變更的,也無法確定當時的 Context 長怎樣。

走完昨天與今天的內容,我們大致清楚了 Antigravity CLI 具體都帶了哪些 Context 給 AI 模型:從最開始 System Prompt 中的 Identity、User Rules、掛載的 Tools,一直到前面的對話歷史與 Checkpoint。當把這些 Payload 都攤開來看時,我們就能更具體地理解並預期 AI Agent 每次推論時所依據的脈絡了。


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