OpenHuman 的 TokenJuice 压缩技术会不会导致长记忆的关键细节丢失？

TokenJuice 是 OpenHuman 独创的上下文压缩机制。它的工作原理是对冗长且随时间衰减的对话记录进行逐层“提纯”。在这个过程中，确实会将大段的寒暄、废话和无用的连接词丢弃，只提取核心事件、决策点和事实实体。因此，**部分细枝末节（如当时的聊天语气、无关紧要的转折语）确实会丢失**，但核心的关键细节（如时间、地点、数据指标、代码片段等）会被提取并作为结构化属性永久保留在记忆树中。如果不希望某段特定文本被压缩，你可以给它打上 `!Pin` 标签强制保留原文。