Bu kategori aslında iki ayrı problemi kapsıyor: bağlam penceresini şişiren çıktıları küçültmek (sıkıştırma) ve oturumlar arasında proje bilgisini kaybetmemek (kalıcı hafıza). Token verimliliği de tek katmanlı değil; kabuk çıktısı, modelin kendi cevabı ve araç yanıtları farklı araçlarla hedefleniyor. Aynı katmanda iki hook'u üst üste açmak tasarrufu tersine çevirebilir. Anthropic'in bağlam mühendisliği rehberi de asıl hedefin "en küçük, en yüksek sinyalli token kümesi" olduğunu vurgular [7].
Bu alanda kanıt kalitesine özellikle dikkat edin. Bağımsız eşli test yapılan yalnızca iki araç var ve ikisinin sonucu da reklamın çok altında kaldı: Caveman %8,5 [1], RTK ise sıfır ya da negatif tasarruf [2]. Diğer araçların rakamları kendi benchmark'larına dayanıyor; aşağıdaki sıralama bu yüzden tasarım kalitesini, şeffaflığı ve gizlilik varsayılanlarını ağırlıklı tartıyor. Listenizdeki ECC 1. kategoriye taşındı; diğer dört araç bu listede.
Ajan bağlamını yerelde, geri alınabilir biçimde sıkıştıran kütüphane, proxy ve MCP sunucusu
Ajan oturumları arasında bağlamı koruyan, otomatik ve kalıcı hafıza eklentisi
Büyük araç çıktılarını izole işleyip oturum belleğini koruyan MCP sunucusu ve plugin
Kodlama ajanları arasında oturumları ve proje kararlarını paylaşan yerel öncelikli MCP belleği
Ajan yanıtlarını kısaltan skill; araç çıktılarını da sıkıştıran CLI
Ajan uygulamalarına kalıcı hafıza ekleyen SDK ve kendi sunucunuzda barındırılabilen altyapı
Kodlama ajanları için Markdown tabanlı, hibrit aramalı ortak kalıcı bellek
Ajanlara kalıcı bellek, kullanıcı profilleri ve hibrit RAG sağlayan bağlam motoru
Ajanlara bağlam mühendisliği, hafıza ve değerlendirme tasarımını öğreten skill paketi
Markdown dosyalarında kalıcı ajan hafızası sağlayan yerel öncelikli MCP sunucusu