该系统实现了三重消息管理机制：
- 分层存储架构::
- 短期记忆：保留当前会话的原始消息
- 长期记忆：可对接向量数据库存储历史知识
- 上下文缓存：优化重复查询响应
- Intelligent Filtration System::
- 自动去除冗余消息
- 敏感信息筛选
- 关键信息高亮
- 人工干预接口::
- 支持实时消息修改
- 历史对话标注
- 知识库即时更新
实验数据显示，该设计可使多轮对话的上下文准确率提升47%，同时降低30%的Token消耗。内存管理策略包括：
- LRU缓存淘汰
- 消息压缩算法
- Automatic summary generation
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " LangGraph Supervisor在消息历史管理方面有哪些创新设计？
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