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上下文窗口与压缩

Every model has a context window (max tokens it can see). Long-running chats accumulate messages and tool results; once the window is tight, OpenClaw compacts older history to stay within limits.

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什么是压缩

Compaction summarizes older conversation into a compact summary entry and keeps recent messages intact. The summary is stored in the session history, so future requests use:
  • 压缩摘要
  • 压缩点之后的近期消息
压缩会持久化到会话的 JSONL 历史记录中。

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配置

在你的 openclaw.json 中使用 agents.defaults.compaction 设置来配置压缩行为（模式、目标 token 数等）。

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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 会触发自动压缩，并可能使用压缩后的上下文重试原始请求。 你会看到：
  • 详细模式下显示 🧹 Auto-compaction complete
  • /status 显示 🧹 Compactions: <count>
在压缩之前，OpenClaw 可以运行一次静默记忆刷写轮次，将持久化笔记写入磁盘。详情及配置请参阅记忆。 9. 详情和配置请参阅 Memory。

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手动压缩

使用 /compact（可选附带指令）强制执行一次压缩： 
/compact Focus on decisions and open questions

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上下文窗口来源

  1. 上下文窗口是模型特定的。 上下文窗口因模型而异。OpenClaw 使用已配置提供商目录中的模型定义来确定限制。

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16. 压缩 vs 修剪

  • 压缩：总结并持久化到 JSONL 中。
  • 会话修剪：仅裁剪旧的工具结果，在内存中按请求进行。
  1. 修剪详情请参阅 /concepts/session-pruning。

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提示

  • 当会话感觉过时或上下文臃肿时，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堆积。
  • 如果你需要全新开始，/new 或 /reset 会启动一个新的会话 ID。