上下文窗口与压缩（Context Window & Compaction）

每个模型都有一个上下文窗口（它可以看到的最大令牌数）。长时间运行的聊天会累积消息和工具结果；一旦窗口紧张，OpenClaw 会压缩旧历史记录以保持在限制之内。

什么是压缩

压缩将旧对话总结为紧凑的摘要条目，并保持最近的消息完整。摘要存储在会话历史中，因此未来的请求使用：

  • 压缩摘要
  • 压缩点之后的最近消息

压缩在会话的 JSONL 历史中持久化。

配置

参见 压缩配置和模式（Compaction config & modes） 了解 agents.defaults.compaction 设置。

自动压缩（默认开启）

当会话接近或超过模型的上下文窗口时，OpenClaw 触发自动压缩，并可能使用压缩的上下文重试原始请求。

你会看到：

  • 详细模式下的 🧹 Auto-compaction complete
  • /status 显示 🧹 Compactions: <count>

在压缩之前，OpenClaw 可以运行静默记忆刷新轮次以将持久笔记存储到磁盘。参见 记忆（Memory） 了解详情和配置。

手动压缩

使用 /compact（可选择带有指令）强制压缩：

/compact 专注于决策和未解决的问题

上下文窗口来源

上下文窗口是特定于模型的。OpenClaw 使用配置的提供商目录中的模型定义来确定限制。

压缩 vs 修剪

  • 压缩（Compaction）：总结并在 JSONL 中持久化。
  • 会话修剪（Session pruning）：仅修剪旧的工具结果，内存中，每个请求。

参见 /concepts/session-pruning 了解修剪详情。

提示

  • 当会话感觉陈旧或上下文膨胀时使用 /compact。
  • 大型工具输出已被截断；修剪可以进一步减少工具结果的积累。
  • 如果需要全新的开始，/new 或 /reset 会启动一个新的会话 ID。
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