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外观

plugin-prompt-budget — Prompt 预算自检（AI 内省） ​

包名: @aalis/plugin-prompt-budget
源码: packages/plugin-prompt-budget/src/index.ts
子系统: agent

设计动机 ​

plugin-agent 已 emit token:usage 事件（含 12 桶 breakdown），WebUI 通过 plugin-webui-server 订阅渲染面板。但 AI 自己在工具循环里跑时看不到 WebUI，怀疑"是不是 prompt 太大了"的时候没有内省路径。

本插件提供一个主动 query 工具：让模型在 tool loop 中直接查到自己最近一次 LLM 调用的预算消耗，决定是否调用 memory.compress / 减少 tool 输出 / 调整策略。

插件声明 ​

ts
meta.name = '@aalis/plugin-prompt-budget'
meta.subsystem = 'agent'

无 inject 依赖（订阅事件不强依赖 emit 方；若无 agent 则永远返回 noData）。

行为 ​

  1. 在 apply() 中订阅 'token:usage'，维护 Map<sessionId, snapshot + observedAt> 缓存（每个 session 只保留最近一次）
  2. 注册一个名为 prompt_budget_info 的工具供 AI 调用

工具：prompt_budget_info ​

用途：查询当前 session 最近一次 LLM 调用的 prompt token 消耗。

参数：

名类型必填说明
sessionIdstring否默认用 callCtx.sessionId；传入可查其他会话

返回（JSON 字符串）：

正常：

json
{
  "sessionId": "...",
  "ageMs": 1234,
  "observedAt": "2026-...",
  "tag": "OK | INFO | WARN | CRITICAL",
  "used": 12345,
  "contextWindow": 32000,
  "usageRatio": 0.3859,
  "maxTokens": 4096,
  "tokenBudget": 27904,
  "breakdown": {
    "system": 567, "persona": 234, "memorySummary": 0,
    "memoryVector": 0, "skills": 123, "platform": 12,
    "subtask": 0, "systemOther": 45, "history": 8901,
    "toolResults": 2300, "toolDefs": 89, "reservedForReply": 4096
  },
  "top3": [{ "name": "history", "tokens": 8901 }, ...],
  "advice": "预算健康，无需干预。"
}

无数据（首轮调用前 / 该 session 从未调过 LLM）：

json
{
  "noData": true,
  "sessionId": "...",
  "advice": "本 session 尚未产生 token:usage 事件..."
}

tag 阈值 ​

usageRatiotagadvice
>= 0.85CRITICAL上下文几乎用尽。建议：调用 memory.compress / 清理 toolResults / 缩减 system prompt。
>= 0.70WARN上下文压力较高。可考虑主动压缩历史或减少后续工具调用的输出体量。
>= 0.50INFO（健康范围）
< 0.50OK预算健康，无需干预。

阈值与 plugin-agent 内的节流 logger 一致，便于 WebUI 日志、AI 自检、人类观察对齐口径。

与其他模块的关系 ​

plugin-agent                             plugin-webui-server
   │                                          ▲
   │ emit('token:usage', snapshot)            │
   │           ┌──────────────────────────────┘ 推 WebSocket
   ▼           │
 [event bus]  ─┼─→ plugin-prompt-budget  ──→ 工具 prompt_budget_info
               │                              （AI 自查）
               └─→ plugin-memory-summary  ──→ 阈值触发自动压缩

完全只读消费者，不修改 emit 数据。

实现复杂度 ​

  • 总代码 < 140 行
  • 0 业务逻辑、0 计算，仅缓存最近一次事件
  • 无运行时依赖（仅 @aalis/core + @aalis/plugin-tools-api 的 Context 扩展声明）

何时启用 ​

  • 长会话 / 工具密集场景下 AI 误判 token 余量频繁时
  • 配合 memory-summary 自动压缩用：让 AI 在自动压缩触发前提前主动减负
  • 调试 system prompt 膨胀：top3 字段能立刻看出哪个桶在涨

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