Перейти до основного вмісту
Кожна модель має контекстне вікно: максимальну кількість токенів, яку вона може обробити. Коли розмова наближається до цього ліміту, OpenClaw стискає старіші повідомлення в підсумок, щоб чат міг продовжуватися.

​
Як це працює

  1. Старіші репліки розмови підсумовуються в компактний запис.
  2. Підсумок зберігається в транскрипті сеансу.
  3. Останні повідомлення залишаються без змін.
Коли OpenClaw розділяє історію на фрагменти Compaction, він зберігає виклики інструментів асистента в парі з відповідними записами toolResult. Якщо точка розділення потрапляє всередину блоку інструмента, OpenClaw зміщує межу, щоб пара залишилася разом, а поточний непідсумований хвіст зберігся. Повна історія розмови залишається на диску. Compaction змінює лише те, що модель бачить на наступному кроці.

​
Автоматична Compaction

Автоматична Compaction увімкнена за замовчуванням. Вона запускається, коли сеанс наближається до ліміту контексту або коли модель повертає помилку переповнення контексту (у такому разі OpenClaw виконує Compaction і повторює спробу). Ви побачите:
  • embedded run auto-compaction start / complete у звичайних журналах Gateway.
  • 🧹 Auto-compaction complete у докладному режимі.
  • /status із 🧹 Compactions: <count>.
Перед Compaction OpenClaw автоматично нагадує агенту зберегти важливі нотатки у файли пам’яті. Це запобігає втраті контексту.
OpenClaw виявляє переповнення контексту за такими шаблонами помилок провайдерів:
  • request_too_large
  • context length exceeded
  • input exceeds the maximum number of tokens
  • input token count exceeds the maximum number of input tokens
  • input is too long for the model
  • ollama error: context length exceeded

​
Ручна Compaction

Введіть /compact у будь-якому чаті, щоб примусово запустити Compaction. Додайте інструкції, щоб спрямувати підсумок: 
/compact Focus on the API design decisions
Коли задано agents.defaults.compaction.keepRecentTokens, ручна Compaction враховує цю точку відсікання OpenClaw і зберігає останній хвіст у перебудованому контексті. Без явного бюджету збереження ручна Compaction працює як жорстка контрольна точка й продовжує лише з нового підсумку.

​
Конфігурація

Налаштовуйте Compaction у agents.defaults.compaction у вашому openclaw.json. Найпоширеніші параметри наведено нижче; повний довідник див. у Поглибленому огляді керування сеансами.

​
Використання іншої моделі

За замовчуванням Compaction використовує основну модель агента. Установіть agents.defaults.compaction.model, щоб делегувати підсумовування потужнішій або спеціалізованій моделі. Перевизначення приймає рядок provider/model-id або простий псевдонім, налаштований у agents.defaults.models: 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "model": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6"
      }
    }
  }
}
Прості налаштовані псевдоніми перед запуском Compaction розв’язуються до канонічного провайдера й моделі. Якщо просте значення збігається і з псевдонімом, і з налаштованим буквальним ID моделі, перемагає буквальний ID моделі. Просте значення без збігу залишається ID моделі в активного провайдера. Це також працює з локальними моделями, наприклад із другою моделлю Ollama, призначеною для підсумовування: 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "model": "ollama/llama3.1:8b"
      }
    }
  }
}
Якщо параметр не задано, Compaction починається з активної моделі сеансу. Якщо підсумовування завершується помилкою провайдера, придатною для резервної моделі, OpenClaw повторює цю спробу Compaction через наявний ланцюжок резервних моделей сеансу. Вибір резервної моделі тимчасовий і не записується назад у стан сеансу. Явне перевизначення agents.defaults.compaction.model залишається точним і не успадковує ланцюжок резервних моделей сеансу.

​
Збереження ідентифікаторів

Підсумовування Compaction за замовчуванням зберігає непрозорі ідентифікатори (identifierPolicy: "strict"). Перевизначте на identifierPolicy: "off", щоб вимкнути це, або використайте identifierPolicy: "custom" разом із identifierInstructions для власних вказівок.

​
Захист за байтами активного транскрипта

Коли задано agents.defaults.compaction.maxActiveTranscriptBytes, OpenClaw запускає звичайну локальну Compaction перед виконанням, якщо активний JSONL досягає цього розміру. Це корисно для довготривалих сеансів, де керування контекстом на боці провайдера може підтримувати контекст моделі в нормальному стані, тоді як локальний транскрипт продовжує зростати. Він не розділяє сирі байти JSONL; він просить звичайний конвеєр Compaction створити семантичний підсумок.
Захист за байтами потребує truncateAfterCompaction: true. Без ротації транскрипта активний файл не зменшився б, і захист залишався б неактивним.

​
Наступні транскрипти

Коли agents.defaults.compaction.truncateAfterCompaction увімкнено, OpenClaw не перезаписує наявний транскрипт на місці. Він створює новий активний наступний транскрипт із підсумку Compaction, збереженого стану та непідсумованого хвоста, а потім записує метадані контрольної точки, які спрямовують потоки гілкування/відновлення на цей стиснений наступний транскрипт. Наступні транскрипти також відкидають точні дублікати довгих реплік користувача, що надходять усередині короткого вікна повторної спроби, щоб шквали повторів каналу не переносилися в наступний активний транскрипт після Compaction. OpenClaw більше не записує окремі копії .checkpoint.*.jsonl для нових Compaction. Наявні застарілі файли контрольних точок усе ще можна використовувати, доки на них є посилання, і вони очищаються звичайним прибиранням сеансу.

​
Сповіщення Compaction

За замовчуванням Compaction виконується без повідомлень. Установіть notifyUser, щоб показувати короткі статусні повідомлення, коли Compaction починається й завершується: 
{
  agents: {
    defaults: {
      compaction: {
        notifyUser: true,
      },
    },
  },
}

​
Скидання пам’яті

Перед Compaction OpenClaw може виконати тихий скид пам’яті, щоб зберегти довговічні нотатки на диск. Установіть agents.defaults.compaction.memoryFlush.model, коли цей службовий хід має використовувати локальну модель замість активної моделі розмови: 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "memoryFlush": {
          "model": "ollama/qwen3:8b"
        }
      }
    }
  }
}
Перевизначення моделі скидання пам’яті є точним і не успадковує ланцюжок резервних моделей активного сеансу. Докладніше про це та конфігурацію див. у Пам’яті.

​
Підключувані провайдери Compaction

Plugins можуть зареєструвати власного провайдера Compaction через registerCompactionProvider() в API Plugin. Коли провайдера зареєстровано й налаштовано, OpenClaw делегує підсумовування йому замість вбудованого LLM-конвеєра. Щоб використати зареєстрованого провайдера, задайте його id у вашій конфігурації: 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "provider": "my-provider"
      }
    }
  }
}
Установлення provider автоматично примусово вмикає mode: "safeguard". Провайдери отримують ті самі інструкції Compaction і політику збереження ідентифікаторів, що й вбудований шлях, а OpenClaw усе ще зберігає контекст суфікса останніх реплік і розділених реплік після виводу провайдера.
Якщо провайдер завершується помилкою або повертає порожній результат, OpenClaw повертається до вбудованого LLM-підсумовування.

​
Compaction і відсікання

CompactionВідсікання
Що робитьПідсумовує старішу розмовуОбрізає старі результати інструментів
Збережено?Так (у транскрипті сеансу)Ні (лише в пам’яті, для кожного запиту)
ОбластьУся розмоваЛише результати інструментів
Відсікання сеансу — це легше доповнення, яке обрізає вивід інструментів без підсумовування.

​
Усунення несправностей

Compaction відбувається надто часто? Контекстне вікно моделі може бути малим, або виводи інструментів можуть бути великими. Спробуйте ввімкнути відсікання сеансу. Після Compaction контекст здається застарілим? Використайте /compact Focus on <topic>, щоб спрямувати підсумок, або ввімкніть скидання пам’яті, щоб нотатки зберігалися. Потрібен чистий старт? /new починає новий сеанс без Compaction. Для розширеної конфігурації (резерв токенів, збереження ідентифікаторів, власні контекстні рушії, серверна Compaction OpenAI) див. Поглиблений огляд керування сеансами.

​
Пов’язане

  • Сеанс: керування сеансом і життєвий цикл.
  • Відсікання сеансу: обрізання результатів інструментів.
  • Контекст: як контекст будується для ходів агента.
  • Хуки: хуки життєвого циклу Compaction (before_compaction, after_compaction).