会话与记忆
压缩
每个模型都有一个上下文窗口：它能处理的最大 token 数量。当对话接近该限制时，OpenClaw 会将较早的消息压缩成摘要，让聊天可以继续。
工作原理
- 较早的对话轮次会被摘要成一条精简条目。
- 摘要会保存在会话转录中。
- 最近的消息会保持完整。
当 OpenClaw 将历史拆分为压缩块时，它会让智能体工具调用与其匹配的 toolResult 条目保持配对。如果拆分点落在工具块内部，OpenClaw 会移动边界，让这对条目保持在一起，并保留当前未摘要的尾部。
完整的对话历史仍保留在磁盘上。压缩只会改变模型在下一轮看到的内容。
自动压缩
自动压缩默认开启。它会在会话接近上下文限制时运行，或在模型返回上下文溢出错误时运行（此时 OpenClaw 会压缩并重试）。
你会看到：
- 正常 Gateway 网关日志中的
embedded run auto-compaction start/complete。 - 详细模式中的
🧹 Auto-compaction complete。 /status显示🧹 Compactions: <count>。
可识别的溢出特征
OpenClaw 会从这些提供商错误模式中检测上下文溢出：
request_too_largecontext length exceededinput exceeds the maximum number of tokensinput token count exceeds the maximum number of input tokensinput is too long for the modelollama error: context length exceeded
手动压缩
在任何聊天中输入 /compact 可强制压缩。添加指令来引导摘要：
/compact Focus on the API design decisions设置 agents.defaults.compaction.keepRecentTokens 后，手动压缩会遵循该 Pi 切分点，并在重建的上下文中保留最近尾部。如果没有显式保留预算，手动压缩会表现为硬检查点，并仅从新的摘要继续。
配置
在你的 openclaw.json 中通过 agents.defaults.compaction 配置压缩。下面列出最常用的旋钮；完整参考请见会话管理深度解析。
使用不同的模型
默认情况下，压缩使用智能体的主模型。设置 agents.defaults.compaction.model 可将摘要委托给能力更强或更专门的模型。该覆盖接受任何 provider/model-id 字符串：
{ "agents": { "defaults": { "compaction": { "model": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6" } } }}这也适用于本地模型，例如专用于摘要的第二个 Ollama 模型：
{ "agents": { "defaults": { "compaction": { "model": "ollama/llama3.1:8b" } } }}未设置时，压缩会从当前会话模型开始。如果摘要因符合模型回退条件的提供商错误而失败，OpenClaw 会通过会话现有的模型回退链重试该次压缩。回退选择是临时的，不会写回会话状态。显式的 agents.defaults.compaction.model 覆盖会保持精确，并且不会继承会话回退链。
标识符保留
压缩摘要默认保留不透明标识符（identifierPolicy: "strict"）。可用 identifierPolicy: "off" 覆盖以禁用，或使用 identifierPolicy: "custom" 加 identifierInstructions 提供自定义指导。
活跃转录字节保护
设置 agents.defaults.compaction.maxActiveTranscriptBytes 后，如果活跃 JSONL 达到该大小，OpenClaw 会在运行前触发正常的本地压缩。这适用于长时间运行的会话，其中提供商侧上下文管理可能保持模型上下文健康，但本地转录仍持续增长。它不会拆分原始 JSONL 字节；它会要求正常压缩管线创建语义摘要。
后继转录
启用 agents.defaults.compaction.truncateAfterCompaction 后，OpenClaw 不会就地重写现有转录。它会从压缩摘要、保留状态和未摘要尾部创建一个新的活跃后继转录，然后将之前的 JSONL 保留为已归档的检查点来源。
后继转录还会丢弃在短重试窗口内到达的完全重复的长用户轮次，因此频道重试风暴不会在压缩后被带入下一个活跃转录。
压缩前检查点只会在低于 OpenClaw 的检查点大小上限时保留；过大的活跃转录仍会压缩，但 OpenClaw 会跳过大型调试快照，而不是让磁盘用量翻倍。
压缩通知
默认情况下，压缩会静默运行。设置 notifyUser 可在压缩开始和完成时显示简短状态消息：
{ agents: { defaults: { compaction: { notifyUser: true, }, }, },}记忆刷写
压缩前，OpenClaw 可以运行一个静默记忆刷写轮次，将持久笔记存储到磁盘。当这个整理轮次应使用本地模型而不是当前对话模型时，设置 agents.defaults.compaction.memoryFlush.model：
{ "agents": { "defaults": { "compaction": { "memoryFlush": { "model": "ollama/qwen3:8b" } } } }}记忆刷写模型覆盖是精确的，不会继承当前会话回退链。详情和配置请见记忆。
可插拔压缩提供商
插件可以通过插件 API 上的 registerCompactionProvider() 注册自定义压缩提供商。当提供商已注册并配置时，OpenClaw 会将摘要委托给它，而不是使用内置 LLM 管线。
要使用已注册的提供商，请在你的配置中设置它的 ID：
{ "agents": { "defaults": { "compaction": { "provider": "my-provider" } } }}设置 provider 会自动强制 mode: "safeguard"。提供商会收到与内置路径相同的压缩指令和标识符保留策略，并且 OpenClaw 在提供商输出后仍会保留最近轮次和拆分轮次的后缀上下文。
压缩与剪除
| 压缩 | 剪除 | |
|---|---|---|
| 作用 | 摘要较早的对话 | 修剪旧工具结果 |
| 是否保存？ | 是（在会话转录中） | 否（仅内存中，按请求） |
| 范围 | 整个对话 | 仅工具结果 |
会话剪除 是一种更轻量的补充方式，可以在不摘要的情况下修剪工具输出。
故障排除
压缩过于频繁？ 模型的上下文窗口可能较小，或工具输出可能较大。尝试启用会话剪除。
压缩后上下文感觉陈旧？ 使用 /compact Focus on <topic> 引导摘要，或启用记忆刷写，让笔记保留下来。
需要一块干净的新空间？ /new 会启动一个新会话而不进行压缩。
对于高级配置（保留 token、标识符保留、自定义上下文引擎、OpenAI 服务端压缩），请见会话管理深度解析。