压缩

每个模型都有一个上下文窗口：即它能够处理的最大 token 数量。当对话接近该限制时，OpenClaw 会将较早的消息压缩为摘要，以便聊天可以继续。

工作原理

1. 较早的对话轮次会被总结为一条紧凑记录。
2. 摘要会保存在会话转录中。
3. 最近的消息会保持原样。

OpenClaw 选择压缩分割点时，会将助手工具调用与其对应的 toolResult 条目保持配对。如果分割点落在工具块内部，OpenClaw 会移动边界，使两者保持在一起，并保留当前未总结的尾部内容。

完整的对话历史记录仍保存在磁盘上。压缩只会改变模型在下一轮中看到的内容。

自动压缩

自动压缩默认启用。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（在这种情况下，OpenClaw 会执行压缩并重试）。

你会看到：

• 普通 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>。

手动压缩

在任意聊天中输入 /compact 可强制执行压缩。可以添加指令来引导摘要：

/compact 重点关注 API 设计决策

设置 agents.defaults.compaction.keepRecentTokens 后（默认值：20,000），手动压缩会遵循该分割点，并在重建的上下文中保留最近的尾部内容。若没有显式的保留预算，手动压缩会作为硬检查点运行，并仅从新摘要继续。

配置

在 openclaw.json 的 agents.defaults.compaction 下配置压缩。下面列出了最常用的选项；完整参考请参阅会话管理深入解析。

使用其他模型

默认情况下，压缩使用智能体的主模型。设置 agents.defaults.compaction.model 可将摘要任务委托给功能更强或更专业的模型。此覆盖项接受 provider/model-id 字符串，或在 agents.defaults.models 下配置的裸别名：

{  "agents": {    "defaults": {      "compaction": {        "model": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6"      }    }  }}

配置的裸别名会在压缩开始前解析为其规范提供商和模型。如果一个裸值同时匹配别名和已配置的字面模型 ID，则字面模型 ID 优先。未匹配的裸值会保留为当前提供商上的模型 ID。

这也适用于本地模型，例如专门用于摘要的第二个 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 覆盖项保持精确匹配，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"）。可使用 identifierPolicy: "off" 禁用，或使用 identifierPolicy: "custom" 加上 identifierInstructions 提供自定义指导。

活动转录字节防护

设置 agents.defaults.compaction.maxActiveTranscriptBytes 后，如果转录历史记录达到该大小，OpenClaw 会在运行前触发常规本地压缩。这适用于长时间运行的会话：提供商侧上下文 管理可能会使模型上下文保持健康，但持久化的转录历史记录仍在 持续增长。它不会直接分割原始字节，而是要求常规压缩 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。它会根据压缩摘要、保留的状态和未总结的尾部内容创建新的活动后继转录，然后记录检查点元数据，使分支/恢复流程指向该压缩后的后继转录。 后继转录还会丢弃在短暂重试窗口内 收到的完全重复的长用户轮次，因此渠道重试风暴不会在压缩后被带入 下一个活动转录。

OpenClaw 不再为新的压缩写入单独的 .checkpoint.*.jsonl 副本。现有旧版检查点文件在仍被引用时可以继续使用， 并由常规会话清理进行修剪。

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的状态消息；如果压缩前的记忆刷新已耗尽但回复仍会继续，还会显示降级通知：

{  agents: {    defaults: {      compaction: {        notifyUser: true,      },    },  },}

记忆刷新

压缩之前，OpenClaw 可以运行一轮静默记忆刷新，将持久笔记存储到磁盘。若要让此维护轮次使用本地模型，而不是当前对话模型，请设置 agents.defaults.compaction.memoryFlush.model：

{  "agents": {    "defaults": {      "compaction": {        "memoryFlush": {          "model": "ollama/qwen3:8b"        }      }    }  }}

记忆刷新模型覆盖项保持精确匹配，不会继承当前会话回退链。有关详细信息和配置，请参阅记忆。

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。注册并配置提供商后，OpenClaw 会将摘要任务委托给它，而不是使用内置 LLM 管线。

要使用已注册的提供商，请在配置中设置其 ID：

{  "agents": {    "defaults": {      "compaction": {        "provider": "my-provider"      }    }  }}

设置 provider 会自动强制使用 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 仍会在提供商输出之后保留最近轮次和分割轮次的后缀上下文。

压缩与修剪的对比

会话修剪是一种更轻量的补充方式，它可以在不进行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，或工具输出可能过大。请尝试启用会话修剪。

压缩后上下文感觉陈旧？ 使用 /compact Focus on <topic> 引导摘要，或启用记忆刷新以保留笔记。

需要从头开始？ /new 会启动一个新会话，而不进行压缩。

有关高级配置（预留 token、标识符保留、自定义上下文引擎、OpenAI 服务端压缩），请参阅会话管理深入解析。

相关内容

• 会话：会话管理和生命周期。
• 会话修剪：修剪工具结果。
• 上下文：如何为智能体轮次构建上下文。
• Hooks：压缩生命周期钩子（before_compaction、after_compaction）。