@Scarb 感谢阅读

是这样的，不能说是个伪需求，我觉得应该这样看：

1. 是不是用得到，有些场景可能是短平快的，通常不需要压缩模型表现也会很好，压缩了反而会丢细节
2. 如果用得到（多数情况下其实无法人为判断是否会用到），就要看具体的对话性质，需要保留哪些需要使用什么样的策略，只有业务方最清楚，不过 chak 提供了几种通用的、开箱即用的方式，不过也是支持自定义的，继承个基类自己实现就行了
3. 即使用了，也是不够的，压缩摘要只是前置的一种手段，孤立的手段并不能构成绝对有效的结果


作为一个框架，其实这些都是基操，我搞这 chak 也是因为 langchain 其实对于我搞过的很多场景来说还是太重了，一个简单的 mvp 结果要搞半天，但是 langchain 或者 langgraph 的 node 里面如果使用 chak ，还是非常方便的，否则我就得自己在 graph 里面反复的造轮子，管理上下文、管理工具调用

langchain 和 langgraph 很强大，有时候杀鸡不需要用牛刀，语法太复杂学习曲线太高了，没有必要，就像 urllib 能搞定所有的 http 请求，但是太麻烦了，requests 就满足了绝大多数的需求了，接口简单易用凭直觉就能快速用起来


一切看场景吧，定位不一样哈，chak 显然是搞不定也不会搞复杂的编排的，这不是 goal

不会和 AI 协同写代码才值得焦虑吧哈哈

@ITisCool
@BeautifulSoap
@ITisCool

更新了，支持 mcp 了，兄弟们： https://github.com/zhixiangxue/chak-ai

期待你们试用一下🙏

function call 也好、MCP 也好，也是个话题，而且是个很大的话题，demo 貌似都能 work ，一旦想认真用，就一堆问题，这也是让我很烦的点，正在 coding 中，希望能让 fc 或者 mcp 也做到 “不用管”

@BeautifulSoap 还没发呢哈，估计就这几天就支持了，有什么需求欢迎随时给我 issue ，哈哈哈，感谢关注🙏