在 AI 浏览器代理（AI Browser Agents）的长会话交互中，DOM 快照的传输是 Token 消耗的主要来源之一。传统的全量 DOM 传输虽然实现简单，但在页面微调或滚动等高频场景下，会造成巨大的带宽与算力浪费。本文将深入探讨如何利用 VCDIFF 等差分压缩算法实现 DOM 增量更新，从技术原理、工程参数到监控策略给出一套可落地的解决方案。
一、全量传输的困境与增量思路
AI 代理通常通过解析 DOM 结构来理解页面并执行操作。当前主流方案如 Vercel 的 agent-browser 采用 “快照（Snapshot）” 机制，将 DOM 树精简为仅包含交互元素的结构，并分配唯一引用（如@e1），这已经比全量 HTML 解析节省了约 90% 的 Token（参考相关实践数据）。然而，随着会话的深入，代理需要不断 “刷新” 对当前页面状态的认识。如果每次状态变化都重新生成并传输一棵完整的快照树，即使这棵树是精简过的，其累积的 Token 开销仍然不容忽视。
增量更新（Incremental Update） 的核心思想是：不再传输 “完整的树”，而是仅传输 “树的变化”。结合差分压缩（Delta Encoding）技术，我们可以将变化量进一步压缩，只在网络上传递一小段二进制指令集。这套流程通常包含三个核心步骤：
- 变化检测（Change Detection）：识别当前 DOM 快照与上一帧快照之间的差异。
- 差分编码（Delta Encoding）：将差异转化为紧凑的二进制指令。
- 合并应用（Patch & Merge）：在客户端根据指令还原出最新的 DOM 状态。
二、VCDIFF 算法原理与适配性
在众多差分算法中，VCDIFF（RFC 3284） 是一种成熟且高效的二进制增量编码标准。它特别适合处理 “将新文件描述为在旧文件基础上进行的一系列操作” 这一需求，非常契合 DOM 快照的增量传输场景。
1. VCDIFF 的核心机制
VCDIFF 将源文件（旧快照）和目标文件（新快照）按 “窗口（Window）” 进行切分处理。在每个窗口内，算法通过字符串匹配寻找最长公共子串（Longest Common Substring），并将其编码为三类指令：
- COPY：从源文件的特定偏移位置复制一段数据。参数为 “长度” 和 “源偏移”。在 DOM 场景中，这用于复用未改变的 DOM 节点描述。
- ADD：直接插入一段全新的字节序列。这用于描述新出现的 DOM 节点或属性。
- RUN：用于编码连续重复的字节（如空字符串或填充数据），在高度结构化的 DOM 数据中可进一步节省空间。
此外，VCDIFF 生成的指令流通常还会经过一次 Huffman 或 LZ77 式的二次压缩，并使用变长整数编码（Base-128）来表示长度和偏移量，从而最大限度地减小补丁包的体积。
2. 面向 DOM 的适配策略
VCDIFF 原本针对的是连续的二进制流（如文件），而 DOM 本质上是树状结构。为了获得最佳压缩效果，我们需要对 DOM 快照进行序列化（Serialization），将其转化为线性的字符串。
- 序列化格式选择：推荐使用紧凑的 JSON 格式，而非原始 HTML。JSON 可以更方便地被压缩算法处理，且结构更统一。在序列化时，应排除无关属性（如复杂的
style对象，仅保留必要的class和id），并使用我们前面提到的 Ref 系统（如"tagName": "BUTTON", "id": "@e1"）来替代 XPath，这不仅减少了字符串长度，还能提高 VCDIFF 的匹配效率。 - 窗口划分策略：VCDIFF 的窗口大小直接影响压缩率和 CPU 开销。对于 DOM 快照，建议将整个快照作为一个大窗口处理（除非快照极大，超过了几百 KB），这样可以最大程度地利用全树复用的优势。如果快照极大，可以考虑按 DOM 层级或 iframe 切分窗口。
三、工程实现参数与监控
将 VCDIFF 应用于 DOM 增量更新并非简单的 “拿来主义”，需要配置合理的工程参数并建立完善的监控体系。
1. 关键参数配置
- 序列化深度（Serialization Depth）：决定了快照的粒度。通常限制在交互元素层级（如
depth=3），避免深入每个<span>的内部样式，这既能减少数据量，又能提高未改变部分的 “COPY” 命中率。 - 差分阈值（Delta Threshold）：并非所有变化都适合走差分通道。如果页面发生了大规模重排（如路由切换），全量快照的体积可能小于 “旧快照 + 差分指令” 的体积。建议设置阈值：当
diff_size > old_snapshot_size * 0.6时，强制降级为全量传输。 - 压缩级别（Compression Level）：VCDIFF 或其实现库（如
open-vcdiff）通常支持不同的压缩级别。较高的压缩级别（如 Xdelta3 的等级 9）意味着更多的 CPU 计算用于寻找最优匹配，虽然编码速度慢，但生成的差分包更小。考虑到 AI 代理通常是后台运行，建议使用中等压缩级别（如 6-8）以平衡 CPU 与带宽。
2. 监控与容错
在生产环境中，必须对增量更新链路进行严格监控。
- 差分命中率（Hit Rate）：监控每次快照传输是 “全量” 还是 “增量”。如果命中率持续下降，说明页面变化过于剧烈，增量机制可能已失效，需要排查是否存在异常的 DOM 重绘。
- 解码成功率：在客户端必须验证差分解码的正确性。一旦解码失败，应立即回退到请求全量快照，防止出现白屏或状态错乱。
- Token 节省率：对比全量快照与增量补丁的 Token 消耗，量化 ROI。这不仅能验证算法效果，还能为后续的参数调优提供数据支撑。
四、总结
通过将 DOM 快照序列化与 VCDIFF 差分编码相结合，AI 浏览器代理可以在长会话中实现 “微秒级” 状态同步与 “字节级” 带宽占用。这套方案的关键在于：
- 结构化：使用紧凑、带 Ref 的 JSON 序列化 DOM。
- 精细化：根据页面变化幅度，智能选择全量或增量传输。
- 可观测：建立完善的差分率与成功率监控，确保系统鲁棒性。
在 AI Agent 能力日益强大的今天，优化这种底层的 “感知” 开销，将使有限的上下文窗口能承载更多的高层推理任务，是提升整体 Agent 效率的工程化必经之路。
参考资料：
- VCDIFF 算法原理：基于 RFC 3284 标准的二进制差分与压缩机制。
- AI 代理 DOM 增量更新：聚焦于快照过滤与引用系统在减少 Token 消耗中的应用。