CtxGuard

自建 AI Agent 服务的后端与平台工程师，在 Agent 长会话、多轮工具调用导致上下文不断膨胀时，处理历史对话、工具返回和代码文件等材料，把上下文压到模型可接受且成本可控的规模，并保证缓存命中。

工程师手工删减提示词、限制历史轮数、自己写脚本做摘要，或直接接受更高的 token 成本与更慢的响应。

上下文越长，token 账单和延迟越高，还容易触发模型截断或缓存失效；团队目前只能靠手工裁剪提示词或调低历史轮数，既费人力又难保证不丢关键信息。

为什么用户会选择它

推断：相较手工裁剪，它把裁剪规则固化成语法树解析加工具增量比对，在每次调用前自动完成上下文压缩与缓存守护，减少工程师逐条删改提示词这一步，并让 token 消耗与缓存命中变成可核对的结果，因此长会话、多工具的 Agent 团队会在成本或延迟成为瓶颈时选择它。