재구성 AX Agent 설정과 채팅 UI를 Claude형 구조로

src/AxCopilot/Services/Agent/ContextCondenser.cs

@@ -39,17 +39,26 @@ public static class ContextCondenser
     /// 2단계: 이전 대화 LLM 요약 (토큰이 여전히 높으면)
     /// </summary>
     public static async Task<bool> CondenseIfNeededAsync(
-        List<ChatMessage> messages, LlmService llm, int maxOutputTokens, CancellationToken ct = default)
+        List<ChatMessage> messages,
+        LlmService llm,
+        int maxOutputTokens,
+        bool proactiveEnabled = true,
+        int triggerPercent = 80,
+        bool force = false,
+        CancellationToken ct = default)
     {
         if (messages.Count < 6) return false;
+        if (!force && !proactiveEnabled) return false;
 
         // 현재 모델의 입력 토큰 한도
         var settings = llm.GetCurrentModelInfo();
         var inputLimit = GetModelInputLimit(settings.service, settings.model);
-        var threshold = (int)(inputLimit * 0.65); // 65%에서 압축 시작
+        var effectiveMax = maxOutputTokens > 0 ? Math.Min(inputLimit, maxOutputTokens) : inputLimit;
+        var percent = Math.Clamp(triggerPercent, 50, 95);
+        var threshold = (int)(effectiveMax * (percent / 100.0)); // 설정 임계치에서 압축 시작
 
         var currentTokens = TokenEstimator.EstimateMessages(messages);
-        if (currentTokens < threshold) return false;
+        if (!force && currentTokens < threshold) return false;
 
         bool didCompress = false;
 
@@ -58,7 +67,7 @@ public static class ContextCondenser
 
         // 1단계 후 다시 추정
         currentTokens = TokenEstimator.EstimateMessages(messages);
-        if (currentTokens < threshold) return didCompress;
+        if (!force && currentTokens < threshold) return didCompress;
 
         // ── 2단계: 이전 대화 LLM 요약 ──
         didCompress |= await SummarizeOldMessagesAsync(messages, llm, ct);