预算：summary-first 是架构，不是优化

2026-11-02· REA 解剖· 机制拆解·源码分析·上下文·分页· 约 1 分钟 · 统计中…

反编译一个函数可能几万字，一张调用图可能几十万个节点。REA 的做法不是截断，而是把"分析完整"和"交付多大"拆成两个问题。

预算：summary-first 是架构，不是优化

逆向工具的输出天然不适合直接塞进模型上下文：一个函数的伪代码几千字，一个 JavaScript bundle 的模块图几万个节点，一份 HAR 可能有几十万条请求记录。

多数工具的处理方式是截断：取前 N 条，加一句”还有更多”。REA 没有这么做。它把”分析完成”和”这次交付多少”拆成两个独立的状态。

完整结果先进账本

一次 analyze_function 的成功结果，不管多大，都会先变成 Evidence 存进账本。交付给模型的可以是摘要，但账本里始终是完整记录。

// 默认返回 summary，完整档案留在账本
analyze_function({ address: "0x100012340" })
// → normalized_result.parent_evidence_id = "ev_..."

摘要不是”从完整结果里切一段”，而是一个独立的、带 parent_evidence_id 的视图记录。后续要取细节，用 inspect_analysis_view：

{
  "source": { "kind": "retained-evidence", "evidence_id": "ev_..." },
  "view": { "kind": "native", "facet": "pseudocode", "offset": 0, "limit": 64 }
}

limit、offset、fields 都是视图参数；页面耗尽只说明这一页读完，不说明整个结果只有这些。

响应超限时的三步

MCP 的 stdio 接收缓冲有上限，REA 自己的单字符串长度也有上限（Node 的单字符串上限再减 1024 个 UTF-16 单元）。当一条完整结果放不下时，ToolResultDelivery 不会截断 JSON，而是走三步：

如果调用方已经选了一个分页，把 limit 减半，再试一次。
如果没选分页，给出这个操作类型的”第一页”：函数档案给伪代码第一页，批量反编译给 items 第一页，原生清单给 64 条第一页。
如果连第一页都放不下，返回 resource_constraint，并在 details 里给出下一步：换 inspect_analysis_view、导出 bundle，或者用 CLI 的流式输出。

源码里的分页续接很直白：

const smaller = smallerPage(selected);
const view = smaller ?? ownerFirstPage(evidence);
return continuationOf(
  { kind: "retained-evidence", evidence_id: evidence.evidence_id },
  view,
);

这里没有”截断”分支，只有”换一个更小的视图”。

为什么 summary-first 是架构

如果摘要只是可选的优化，调用方就会默认拿完整结果，然后由客户端截断——这时模型看到的是一段不完整的 JSON，它不知道自己看到的是全部还是前 10%。

REA 把默认值反过来：默认交付摘要，完整记录留在账本。这不是为了省 token，而是为了让”当前看到的是视图”成为协议的一部分。摘要记录里有：

parent_evidence_id：完整结果是谁。
这份视图的 evidence_id：这一页本身也是一条可引用记录。
视图的类型、偏移、限制、字段选择。

模型可以明确地说”我看的是第 0–63 条”，而不是”我猜这是全部”。

账本也有预算

证据不是无限存的。EvidenceLedger 的上限是当前 V8 可用堆的四分之一；超过就返回资源约束错误，要求导出或分页，而不是悄悄丢旧记录。

导出有两个层次：

get_evidence_bundle 可以只取摘要，按 operation、目标 SHA-256、profile digest、地址过滤。
export_evidence_bundle 写完整 bundle 到调用方指定的路径。

reset_investigation 可以带 save_path，在清空之前把完整 bundle 落盘；新进程再导入，Evidence ID 和未知项修订链都能复原。REA 明确说”保留是有界的，不是自动持久化”——这句话很重要，它避免了”以为工具记得住”的幻觉。

交付层还做了两件小事

一是 compact schema。 输入 schema 默认紧凑，只有需要完整字段说明时才打开 full。这把”工具目录本身”的上下文成本也纳入了预算。

二是给结果加来源标记。 带目标内容的回复会带 _meta.provenance.untrusted_content，提示模型这是数据不是指令。它不改变结果大小，但改变了模型解读结果的方式——也算一种预算：注意力预算。

一句话总结

REA 不假设上下文无限，也不接受”截断后假装完整”。它的做法是：分析结果完整落账，交付按视图分页，超限时给出可执行的下一步。