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上下文視窗與壓縮

每個模型都有上下文視窗（它可以看到的最大 token 數量）。長時間執行的聊天會積累訊息和工具結果；一旦視窗變得緊張，OpenClaw 會壓縮較舊的歷史以保持在限制範圍內。

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什麼是壓縮

壓縮將較舊的對話摘要為一個緊湊的摘要條目，並保持最近的訊息完整。摘要儲存在工作階段歷史中，因此未來的請求使用：
  • 壓縮摘要
  • 壓縮點之後的最近訊息
壓縮持久化在工作階段的 JSONL 歷史中。

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設定

在你的 openclaw.json 中使用 agents.defaults.compaction 設定來設定壓縮行為（模式、目標 token 等）。 壓縮摘要預設保留不透明識別碼（identifierPolicy: "strict"）。你可以使用 identifierPolicy: "off" 覆蓋，或使用 identifierPolicy: "custom" 和 identifierInstructions 提供自訂文字。 你可以透過 agents.defaults.compaction.model 選擇性指定不同的壓縮摘要模型。當你的主要模型是本地或小型模型，而你希望壓縮摘要由更強大的模型產生時，這很有用。覆蓋接受任何 provider/model-id 字串： 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "model": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-5"
      }
    }
  }
}
這也適用於本地模型，例如專用於摘要的第二個 Ollama 模型或微調的壓縮專家： 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "model": "ollama/llama3.1:8b"
      }
    }
  }
}
未設定時，壓縮使用 agent 的主要模型。

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自動壓縮（預設開啟）

當工作階段接近或超過模型的上下文視窗時，OpenClaw 觸發自動壓縮，並可能使用壓縮後的上下文重試原始請求。 你會看到：
  • 在詳細模式中顯示 🧹 Auto-compaction complete
  • /status 顯示 🧹 Compactions: <count>
在壓縮之前，OpenClaw 可以執行靜默記憶體刷新回合，將持久性筆記儲存到磁碟。請參閱 Memory 了解詳情和設定。

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手動壓縮

使用 /compact（選擇性帶說明）強制壓縮： 
/compact Focus on decisions and open questions

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上下文視窗來源

上下文視窗是模型特定的。OpenClaw 使用設定的 provider 目錄中的模型定義來確定限制。

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壓縮 vs 修剪

  • 壓縮：摘要並持久化在 JSONL 中。
  • 工作階段修剪：只修剪舊的工具結果，在記憶體中，每個請求。
請參閱 /concepts/session-pruning 了解修剪詳情。

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OpenAI 伺服器端壓縮

OpenClaw 也支援相容直接 OpenAI 模型的 OpenAI Responses 伺服器端壓縮提示。這與本地 OpenClaw 壓縮是分開的，可以同時執行。
  • 本地壓縮：OpenClaw 摘要並持久化到工作階段 JSONL。
  • 伺服器端壓縮：當啟用 store + context_management 時，OpenAI 在 provider 端壓縮上下文。
請參閱 OpenAI provider 了解模型參數和覆蓋。

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技巧

  • 當工作階段感覺陳舊或上下文膨脹時使用 /compact。
  • 大型工具輸出已被截斷；修剪可以進一步減少工具結果積累。
  • 若需要全新開始，/new 或 /reset 啟動新的工作階段 ID。