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Kompaktierung

Jedes Modell hat ein Kontextfenster — die maximale Anzahl an Tokens, die es verarbeiten kann. Wenn sich eine Unterhaltung dieser Grenze nähert, kompaktiert OpenClaw ältere Nachrichten zu einer Zusammenfassung, damit der Chat fortgesetzt werden kann.

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So funktioniert es

  1. Ältere Gesprächszüge werden zu einem kompakten Eintrag zusammengefasst.
  2. Die Zusammenfassung wird im Sitzungsprotokoll gespeichert.
  3. Aktuelle Nachrichten bleiben unverändert erhalten.
Wenn OpenClaw den Verlauf in Kompaktierungs-Chunks aufteilt, hält es Assistant-Tool- Aufrufe mit ihren passenden toolResult-Einträgen zusammen. Wenn ein Teilungspunkt innerhalb eines Tool-Blocks landet, verschiebt OpenClaw die Grenze so, dass das Paar zusammenbleibt und der aktuelle nicht zusammengefasste Tail erhalten bleibt. Der vollständige Gesprächsverlauf bleibt auf dem Datenträger erhalten. Die Kompaktierung ändert nur, was das Modell im nächsten Turn sieht.

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Automatische Kompaktierung

Die automatische Kompaktierung ist standardmäßig aktiviert. Sie wird ausgeführt, wenn sich die Sitzung der Kontextgrenze nähert oder wenn das Modell einen Kontextüberlauffehler zurückgibt (in diesem Fall kompaktiert OpenClaw und versucht es erneut). Typische Überlaufsignaturen sind 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 und ollama error: context length exceeded.
Vor der Kompaktierung erinnert OpenClaw den Agent automatisch daran, wichtige Notizen in memory-Dateien zu speichern. Dadurch wird Kontextverlust verhindert.

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Manuelle Kompaktierung

Geben Sie in einem beliebigen Chat /compact ein, um eine Kompaktierung zu erzwingen. Fügen Sie Anweisungen hinzu, um die Zusammenfassung zu steuern: 
/compact Focus on the API design decisions

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Ein anderes Modell verwenden

Standardmäßig verwendet die Kompaktierung das primäre Modell Ihres Agents. Sie können ein leistungsfähigeres Modell für bessere Zusammenfassungen verwenden: 
{
  agents: {
    defaults: {
      compaction: {
        model: "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6",
      },
    },
  },
}

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Hinweis zum Start der Kompaktierung

Standardmäßig läuft die Kompaktierung still im Hintergrund. Um einen kurzen Hinweis anzuzeigen, wenn die Kompaktierung startet, aktivieren Sie notifyUser: 
{
  agents: {
    defaults: {
      compaction: {
        notifyUser: true,
      },
    },
  },
}
Wenn aktiviert, sieht der Benutzer zu Beginn jedes Kompaktierungslaufs eine kurze Nachricht (zum Beispiel „Kontext wird kompaktiert…“).

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Kompaktierung vs. Pruning

KompaktierungPruning
Was es tutFasst ältere Unterhaltung zusammenKürzt alte Tool-Ergebnisse
Gespeichert?Ja (im Sitzungsprotokoll)Nein (nur im Speicher, pro Anfrage)
UmfangGesamte UnterhaltungNur Tool-Ergebnisse
Session pruning ist eine leichtere Ergänzung, die Tool-Ausgaben kürzt, ohne sie zusammenzufassen.

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Fehlerbehebung

Zu häufige Kompaktierung? Das Kontextfenster des Modells ist möglicherweise klein, oder Tool- Ausgaben sind möglicherweise groß. Versuchen Sie, session pruning zu aktivieren. Der Kontext fühlt sich nach der Kompaktierung veraltet an? Verwenden Sie /compact Focus on <topic>, um die Zusammenfassung zu steuern, oder aktivieren Sie den memory flush, damit Notizen erhalten bleiben. Brauchen Sie einen Neuanfang? /new startet eine frische Sitzung ohne Kompaktierung. Für die erweiterte Konfiguration (Reserve-Tokens, Beibehaltung von Bezeichnern, benutzerdefinierte Kontext-Engines, serverseitige OpenAI-Kompaktierung) siehe den Session Management Deep Dive.

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Verwandt

  • Session — Sitzungsverwaltung und Lifecycle
  • Session Pruning — Kürzen von Tool-Ergebnissen
  • Context — wie Kontext für Agent-Turns aufgebaut wird
  • Hooks — Hooks für den Kompaktierungs-Lifecycle (before_compaction, after_compaction)