OpenClaw 上下文窗口动态管理

上下文窗口就像你的短期记忆——容量有限，得精打细算。

📌 功能介绍

上下文窗口（Context Window）是AI Agent的「工作记忆」。OpenClaw提供了一套智能的动态管理机制，让Agent在有限的token空间内，始终保留最相关的信息。这就像你把房间整理得井井有条，东西虽然多，但想找的时候总能找到。

🛠️ 使用方法

1. 上下文策略配置

# context-config.yaml
contextManagement:
  strategy: "hybrid"  # sliding | priority | hybrid
  limits:
    maxTokens: 120000
    reserveForResponse: 8000
    emergencyBuffer: 2000
  compression:
    enabled: true
    method: "summary"  # summary | truncation | selective
    triggerThreshold: 0.8
  priority:
    levels:
      - name: "critical"
        minTokens: 100
        maxAge: "infinity"
      - name: "important"
        minTokens: 500
        maxAge: "24h"
      - name: "expendable"
        minTokens: 2000
        maxAge: "5m"

2. 滑动窗口策略

# 基于消息数量的滑动窗口
openclaw context set-window --session session_abc123 \
  --type sliding \
  --max-messages 50 \
  --preserve-system true

# 基于token的滑动窗口
openclaw context set-window --session session_abc123 \
  --type sliding-tokens \
  --max-tokens 80000 \
  --overlap 1000

3. 智能压缩

# 启用自动压缩
openclaw context enable-compression --session session_abc123 \
  --method summary \
  --threshold 0.8

# 手动触发压缩
openclaw context compress --session session_abc123 \
  --target-ratio 0.5

# 查看压缩效果
openclaw context stats --session session_abc123
# 输出：
# 压缩前: 95,000 tokens (79% 使用率)
# 压缩后: 52,000 tokens (43% 使用率)
# 压缩比: 45.3%
# 保留: 12 critical + 28 important messages

🏆 最佳实践

场景	推荐策略
短对话（客服）	sliding
长任务（编程）	priority
复杂推理（研究）	hybrid
流式处理（监控）	ring-buffer

💻 代码示例

自定义压缩策略

const { OpenClawClient } = require('@openclaw/sdk');

async function smartCompress(sessionId) {
  const client = new OpenClawClient();
  
  // 1. 获取当前上下文状态
  const stats = await client.context.getStats(sessionId);
  
  if (stats.usageRatio < 0.7) {
    console.log('使用率低于70%，无需压缩');
    return;
  }
  
  // 2. 按优先级分层处理
  const messages = await client.context.getMessages(sessionId);
  
  const critical = messages.filter(m => m.priority === 'critical');
  const important = messages.filter(m => m.priority === 'important');
  const normal = messages.filter(m => m.priority === 'normal');
  const expendable = messages.filter(m => m.priority === 'expendable');
  
  // 3. 保留所有critical和important，压缩normal，删除expendable
  const compressed = await client.context.compress(sessionId, {
    keep: [...critical, ...important],
    compress: normal,
    remove: expendable,
    summaryModel: 'claude-3-haiku',  // 用小模型做摘要
    preserveKeyPhrases: true
  });
  
  console.log(`压缩完成: ${stats.totalTokens} → ${compressed.totalTokens}`);
  return compressed;
}

动态窗口调整

async function adaptiveWindow(sessionId, taskComplexity) {
  const client = new OpenClawClient();
  
  // 根据任务复杂度动态调整
  const config = {
    simple: { maxTokens: 40000, compression: false },
    moderate: { maxTokens: 80000, compression: 'summary' },
    complex: { maxTokens: 120000, compression: 'summary' },
    research: { maxTokens: 180000, compression: 'hybrid' }
  };
  
  const setting = config[taskComplexity] || config.moderate;
  
  await client.context.configure(sessionId, {
    maxTokens: setting.maxTokens,
    compression: {
      enabled: !!setting.compression,
      method: setting.compression || 'none',
      autoTrigger: true,
      threshold: 0.85
    }
  });
  
  console.log(`上下文已调整为 ${taskComplexity} 模式`);
}

🔗 相关链接

📅 更新时间：2026-05-11 | 📖 更多OpenClaw教程请访问 工具教程索引