Summarization: memory rolling untuk sesi panjang

Ringkasan adalah memory kerja agen: versi padat dari semua yang terjadi, diperbarui bertahap tanpa kehilangan fakta penting.

Pola rolling summary

`` riwayat_penuh ▶ (setiap K langkah / N pesan) ringkas_baru = model( g"Ringkas riwayat berikut, pertahankan: keputusan, fakta user,\npreferensi, task yang belum selesai. Riwayat: ...\nRingkasan sebelumnya: ..." ) riwayat_aktif = [ringkasan_baru] + pesan_terakhir_M

## Aturan konten ringkasan

Pertahankan: keputusan yang sudah diambil, fakta yang disebut user, task terbuka + langkah berikutnya, batasan/instruksi khusus. Boleh buang: sapaan, perbaikan minor yang sudah diterapkan, detail tidak relevan.

## Pitfall

- Ringkasan tidak boleh "menyimpulkan" hal yang tidak ada di riwayat — minta model menandai ketidakpastian.
- Ringkasan bisa membesar; saat ringkasan > ambang (mis. 1500 token), ringkas ringkasan (hierarkis).
- Instrumentasi: simpan versi ringkasan lama agar bisa diaudit kenapa agen "lupa" sesuatu.

**Tugas:** terapkan rolling summary di REPL-mu: `MAX_PESAN_UTUH=12`, `RINGKAS_SELAMA_INTERVAL=6 langkah`. Tanyakan fakta lama (mis. "tadi aku minta format apa?") dan verifikasi ringkasannya menjawab — atau perbaiki prompt ringkasan sampai benar.