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每個模型都有一個上下文視窗：也就是它能處理的最大 Token 數。當對話接近該限制時，OpenClaw 會將較舊的訊息壓縮成摘要，讓聊天能繼續進行。

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運作方式

  1. 較舊的對話輪次會被摘要成一個精簡項目。
  2. 摘要會儲存在工作階段逐字稿中。
  3. 近期訊息會保持完整。
OpenClaw 在選擇壓縮分割點時，會讓助理工具呼叫與其對應的 toolResult 項目保持成對。如果該點落在工具區塊內，OpenClaw 會移動邊界，讓配對保持在一起，並保留目前未摘要的尾端。 完整對話歷史仍會保留在磁碟上。壓縮只會改變模型在下一輪看到的內容。
新設定預設會將 agents.defaults.compaction.mode 設為 "safeguard"（更嚴格的防護機制、摘要品質稽核）。若要退出，請明確設定 mode: "default"。

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自動壓縮

自動壓縮預設開啟。當工作階段接近上下文限制，或模型回傳上下文溢位錯誤時（此時 OpenClaw 會壓縮並重試），它會執行。 你會看到：
  • 一般閘道記錄中的 embedded run auto-compaction start / complete。
  • 詳細模式中的 🧹 Auto-compaction complete。
  • /status 顯示 🧹 Compactions: <count>。
壓縮前，OpenClaw 會自動提醒代理程式將重要筆記儲存到 記憶 檔案。這可防止上下文遺失。
OpenClaw 會比對數十種供應商特定的溢位錯誤字串（Anthropic、OpenAI、Bedrock、Gemini、Ollama、OpenRouter 等）。常見範例：
  • request_too_large
  • context length exceeded
  • input exceeds the maximum number of tokens
  • input token count exceeds the maximum number of input tokens (Bedrock)
  • input is too long for the model
  • ollama error: context length exceeded

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手動壓縮

在任何聊天中輸入 /compact 以強制壓縮。加入指示來引導摘要： 
/compact Focus on the API design decisions
當已設定 agents.defaults.compaction.keepRecentTokens（預設：20,000）時，手動壓縮會遵循該切分點，並在重建的上下文中保留近期尾端。若沒有明確的保留預算，手動壓縮會作為硬性檢查點，並僅從新的摘要繼續。

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設定

請在 openclaw.json 的 agents.defaults.compaction 下設定壓縮。最常見的調整項如下；完整參考請見工作階段管理深入解析。

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使用不同模型

預設情況下，壓縮會使用代理程式的主要模型。設定 agents.defaults.compaction.model，即可將摘要工作委派給能力更強或更專門的模型。覆寫值可接受 provider/model-id 字串，或在 agents.defaults.models 下設定的裸別名： 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "model": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6"
      }
    }
  }
}
裸設定別名會在壓縮開始前解析為其標準供應商和模型。如果裸值同時符合別名與已設定的字面模型 ID，則字面模型 ID 優先。未符合的裸值會保留為作用中供應商上的模型 ID。 這也適用於本機模型，例如專門用於摘要的第二個 Ollama 模型： 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "model": "ollama/llama3.1:8b"
      }
    }
  }
}
未設定時，壓縮會從作用中的工作階段模型開始。若摘要因符合模型備援資格的供應商錯誤而失敗，OpenClaw 會透過工作階段現有的模型備援鏈重試該次壓縮。備援選擇是暫時的，不會寫回工作階段狀態。明確的 agents.defaults.compaction.model 覆寫會保持精確，不會繼承工作階段備援鏈。

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識別碼保留

壓縮摘要預設會保留不透明識別碼（identifierPolicy: "strict"）。使用 identifierPolicy: "off" 覆寫可停用，或使用 identifierPolicy: "custom" 搭配 identifierInstructions 提供自訂指引。

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作用中逐字稿位元組防護

設定 agents.defaults.compaction.maxActiveTranscriptBytes 時，如果作用中的 JSONL 達到該大小，OpenClaw 會在執行前觸發一般本機壓縮。這對長時間執行的工作階段很有用，因為供應商端上下文管理可能會讓模型上下文保持健康，但本機逐字稿仍會持續成長。它不會分割原始 JSONL 位元組；它會要求一般壓縮管線建立語意摘要。
位元組防護需要 truncateAfterCompaction: true。若沒有逐字稿輪替，作用中檔案不會縮小，防護也會維持不作用。

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後續逐字稿

啟用 agents.defaults.compaction.truncateAfterCompaction 時，OpenClaw 不會就地重寫現有逐字稿。它會從壓縮摘要、保留狀態和未摘要尾端建立新的作用中後續逐字稿，然後記錄檢查點中繼資料，將分支/還原流程指向該已壓縮的後續逐字稿。 後續逐字稿也會捨棄在短重試視窗內抵達的完全重複長使用者輪次，因此通道重試風暴不會在壓縮後被帶入下一個作用中逐字稿。 OpenClaw 不再為新的壓縮寫入個別 .checkpoint.*.jsonl 副本。既有舊版檢查點檔案在被參照時仍可使用，並會由一般工作階段清理修剪。

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壓縮通知

壓縮預設會靜默執行。設定 notifyUser 可在壓縮開始和完成時顯示簡短狀態訊息，並在壓縮前記憶排清耗盡但回覆仍繼續時顯示降級通知： 
{
  agents: {
    defaults: {
      compaction: {
        notifyUser: true,
      },
    },
  },
}

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記憶排清

壓縮前，OpenClaw 可以執行一輪靜默記憶排清，將持久筆記儲存到磁碟。當這個整理輪次應使用本機模型而非作用中的對話模型時，請設定 agents.defaults.compaction.memoryFlush.model： 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "memoryFlush": {
          "model": "ollama/qwen3:8b"
        }
      }
    }
  }
}
記憶排清模型覆寫是精確的，不會繼承作用中工作階段備援鏈。詳情與設定請見記憶。

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可插拔壓縮供應商

外掛可以透過外掛 API 上的 registerCompactionProvider() 註冊自訂壓縮供應商。註冊並設定供應商後，OpenClaw 會將摘要工作委派給它，而不是使用內建 LLM 管線。 若要使用已註冊的供應商，請在設定中設定其 ID： 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "provider": "my-provider"
      }
    }
  }
}
設定 provider 會自動強制 mode: "safeguard"。供應商會收到與內建路徑相同的壓縮指示和識別碼保留政策，且 OpenClaw 仍會在供應商輸出後保留近期輪次與分割輪次尾碼上下文。
如果供應商失敗或回傳空結果，OpenClaw 會退回使用內建 LLM 摘要。

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壓縮與修剪

壓縮修剪
作用摘要較舊的對話修剪舊工具結果
已儲存？是（在工作階段逐字稿中）否（僅記憶體中，依每次請求）
範圍整個對話僅工具結果
工作階段修剪是一個較輕量的補充功能，可在不摘要的情況下修剪工具輸出。

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疑難排解

壓縮太頻繁？ 模型的上下文視窗可能較小，或工具輸出可能很大。請嘗試啟用工作階段修剪。 壓縮後上下文感覺過時？ 使用 /compact Focus on <topic> 引導摘要，或啟用記憶排清，讓筆記得以保留。 需要乾淨的起點？ /new 會開始新的工作階段，不進行壓縮。 進階設定（保留 Token、識別碼保留、自訂上下文引擎、OpenAI 伺服器端壓縮）請見工作階段管理深入解析。

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相關

  • 工作階段：工作階段管理與生命週期。
  • 工作階段修剪：修剪工具結果。
  • 上下文：如何為代理程式輪次建構上下文。
  • 鉤子：壓縮生命週期鉤子（before_compaction、after_compaction）。