feat(compression): 深度压缩提示词支持轮次/最新输入占位与运行时状态注入

prompts/deep_compression_summary.txt

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-由于当前对话过长，系统正在自动压缩。请你基于已有上下文输出一份可继续执行的工作总结，要求：
+由于当前对话过长，系统正在自动压缩（当前是第{compression_index}次压缩）。请你基于已有上下文输出一份可继续执行的工作总结，要求：
 1) 任务目标与用户真实诉求：用户到底想让你完成什么。
 2) 已完成工作：按时间顺序列出关键步骤，包含涉及文件和核心结果。
 3) 关键决策与原因：为什么这样选，而不是别的方案。
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 5) 工具调用中的重要结果/错误与修复：哪些尝试失败过，最终怎么解决的。
 6) 风险与注意事项：继续工作时需要规避的问题。
 7) 当前正在执行的任务与进度：正在做什么、做到什么程度、卡在哪里。
-8) 下一步具体行动：必须足够具体，至少包含以下信息：
+8) 对用户最新输入的响应进度与下一步行动：用户目前的最新一句输入是「{latest_user_input}」。请明确说明：针对这句输入，已经做到了什么进度，接下来该做什么。下一步行动必须足够具体，至少包含以下信息：
    - 如果要读取文件，列出具体文件路径。
    - 如果要搜索，列出搜索关键词和范围。
    - 如果要修改文件，说明文件路径和预期改动。
    - 如果要运行命令，列出具体命令。
    - 如果要验证，说明验证方式和预期结果。
-请使用中文，结构清晰，尽量具体，不要省略关键上下文。
+{incremental_item}请使用中文，结构清晰，尽量具体，不要省略关键上下文。
 不要考虑过往对话，只考虑当前对话任务。
 禁止调用任何工具，必须直接输出总结内容。

server/deep_compression.py

@@ -16,6 +16,28 @@ def _load_summary_prompt(web_terminal) -> str:
         )
 
 
+def _build_summary_prompt(template: str, *, compression_index: int, latest_user_input: str) -> str:
+    """把压缩轮次、最新用户输入、增量条目占位符替换进总结提示词模板。
+
+    - {compression_index}: 当前压缩轮次（总是替换）
+    - {latest_user_input}: 最新一条真实用户输入原文
+    - {incremental_item}: 第2次压缩起插入增量总结条目，首次压缩替换为空
+    """
+    prompt = template or ""
+    latest = (latest_user_input or "").strip() or "（无）"
+    if compression_index > 1:
+        incremental_item = (
+            "9) 自上次压缩之后到现在新完成的工作：单独列出这段时间内新完成的工作与关键结果，"
+            "此前已被历次压缩总结覆盖的内容不必重复。\n"
+        )
+    else:
+        incremental_item = ""
+    prompt = prompt.replace("{compression_index}", str(compression_index))
+    prompt = prompt.replace("{latest_user_input}", latest)
+    prompt = prompt.replace("{incremental_item}", incremental_item)
+    return prompt
+
+
 def _emit(sender, event_type: str, payload: Dict[str, Any]):
     if not callable(sender):
         return
@@ -65,6 +87,50 @@ def _normalize_deep_compression_records(metadata: Dict[str, Any]) -> List[Dict[s
     return deduped
 
 
+def _collect_runtime_state_lines(web_terminal, conversation_id: str) -> List[str]:
+    """收集压缩后模型续接所需的运行时状态。
+
+    - 子智能体编号：仅传统模式列出（该模式下编号由模型指定且重复会创建失败）；
+      多智能体模式不列编号（模型可通过 list_active_sub_agents 工具查询活跃实例）。
+    - 持久终端：只列数量与名称。
+    """
+    lines: List[str] = []
+    is_multi_agent = bool(getattr(web_terminal, "multi_agent_mode", False))
+    if not is_multi_agent:
+        used: List[int] = []
+        manager = getattr(web_terminal, "sub_agent_manager", None)
+        if manager is not None:
+            try:
+                agents_map = getattr(manager, "conversation_agents", None) or {}
+                raw_used = agents_map.get(conversation_id) or []
+                used = sorted(int(x) for x in raw_used)
+            except Exception:
+                used = []
+        if used:
+            next_id = max(used) + 1
+            used_text = "、".join(str(x) for x in used)
+            lines.append(
+                f"- 子智能体编号：本对话已使用编号 {used_text}，下一个可用编号为 {next_id}。"
+                "新建子智能体时请使用该编号，重复使用已用编号会创建失败。"
+            )
+        else:
+            lines.append("- 子智能体编号：本对话尚未创建过子智能体，下一个可用编号为 1。")
+    terminal_names: List[str] = []
+    terminal_manager = getattr(web_terminal, "terminal_manager", None)
+    if terminal_manager is not None:
+        try:
+            terminals = getattr(terminal_manager, "terminals", None) or {}
+            terminal_names = [str(name) for name in terminals.keys()]
+        except Exception:
+            terminal_names = []
+    if terminal_names:
+        names_text = "、".join(terminal_names)
+        lines.append(f"- 持久终端：当前共有 {len(terminal_names)} 个终端会话：{names_text}。")
+    else:
+        lines.append("- 持久终端：当前没有终端会话。")
+    return lines
+
+
 def _build_guide_message(*, compression_index: int, compact_file: str) -> str:
     """生成文件模式的引导语：仅提示压缩文件位置，由模型自行阅读。"""
     return f"当前对话已经被第{compression_index}次压缩。请阅读 {compact_file} 并继续工作。"
@@ -146,6 +212,7 @@ def _build_inject_guide_message(
     previous_records: List[Dict[str, Any]],
     user_inputs: List[str],
     latest_user_input: str,
+    runtime_state_lines: Optional[List[str]] = None,
 ) -> str:
     """生成直接注入模式的引导语：把历次压缩总结、用户输入按顺序拼入正文。"""
     lines: List[str] = [
@@ -169,6 +236,10 @@ def _build_inject_guide_message(
         lines.append(latest_user_input.strip())
     else:
         lines.append("（无）")
+    if runtime_state_lines:
+        lines.append("")
+        lines.append("当前运行时状态")
+        lines.extend(runtime_state_lines)
     return "\n".join(lines).strip()
 
 
@@ -244,6 +315,7 @@ def _write_compact_file(
     user_inputs: List[str],
     latest_user_input: str,
     previous_records: List[Dict[str, Any]],
+    runtime_state_lines: Optional[List[str]] = None,
 ) -> str:
     compact_dir = project_path / ".astrion" / "compact_result"
     compact_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
@@ -271,6 +343,10 @@ def _write_compact_file(
         lines.append(latest_user_input.strip())
     else:
         lines.append("（无）")
+    if runtime_state_lines:
+        lines.append("")
+        lines.append("## 当前运行时状态")
+        lines.extend(runtime_state_lines)
     file_path.write_text("\n".join(lines).strip() + "\n", encoding="utf-8")
     return str(file_path.relative_to(project_path))
 
@@ -368,7 +444,20 @@ async def run_deep_compression(
         "job_id": job_id,
     })
 
-    summary_text, summary_fail_reason = await _generate_summary(web_terminal, _load_summary_prompt(web_terminal), retries=5)
+    # 提前收集用户输入与运行时状态：总结提示词需要嵌入最新输入与压缩轮次，
+    # compact 文件 / 注入引导语需要追加运行时状态区块。
+    messages = conv_data.get("messages") or []
+    user_inputs = _collect_user_texts(messages)
+    latest_user_input = user_inputs[-1] if user_inputs else ""
+    user_inputs_before = len(user_inputs)
+    runtime_state_lines = _collect_runtime_state_lines(web_terminal, conversation_id)
+
+    summary_prompt = _build_summary_prompt(
+        _load_summary_prompt(web_terminal),
+        compression_index=target_count,
+        latest_user_input=latest_user_input,
+    )
+    summary_text, summary_fail_reason = await _generate_summary(web_terminal, summary_prompt, retries=5)
     if summary_fail_reason:
         _emit(sender, "system_message", {"content": f"自动压缩总结失败，将使用失败占位文本：{summary_fail_reason}"})
 
@@ -386,11 +475,6 @@ async def run_deep_compression(
         "job_id": job_id,
     })
 
-    messages = conv_data.get("messages") or []
-    user_inputs = _collect_user_texts(messages)
-    latest_user_input = user_inputs[-1] if user_inputs else ""
-    user_inputs_before = len(user_inputs)
-
     relative_compact_path = _write_compact_file(
         Path(workspace.project_path),
         compression_index=target_count,
@@ -398,6 +482,7 @@ async def run_deep_compression(
         user_inputs=user_inputs,
         latest_user_input=latest_user_input,
         previous_records=previous_records,
+        runtime_state_lines=runtime_state_lines,
     )
 
     cm.set_compression_state(
@@ -452,6 +537,7 @@ async def run_deep_compression(
             previous_records=previous_records,
             user_inputs=user_inputs,
             latest_user_input=latest_user_input,
+            runtime_state_lines=runtime_state_lines,
         )
     else:
         guide_message = _build_guide_message(