Passer au contenu principal

​
Compaction

Chaque modèle possède une fenêtre de contexte — le nombre maximal de jetons qu’il peut traiter. Lorsqu’une conversation s’approche de cette limite, OpenClaw compacte les anciens messages en un résumé afin que la discussion puisse continuer.

​
Fonctionnement

  1. Les anciens tours de conversation sont résumés dans une entrée compacte.
  2. Le résumé est enregistré dans la transcription de session.
  3. Les messages récents sont conservés intacts.
Lorsque OpenClaw divise l’historique en segments de compaction, il garde les appels d’outils de l’assistant associés à leurs entrées toolResult correspondantes. Si un point de coupure tombe au milieu d’un bloc d’outil, OpenClaw déplace la limite afin que la paire reste ensemble et que la queue actuelle non résumée soit préservée. L’historique complet de la conversation reste sur le disque. La compaction ne modifie que ce que le modèle voit au tour suivant.

​
Auto-compaction

L’auto-compaction est activée par défaut. Elle s’exécute lorsque la session approche de la limite de contexte, ou lorsque le modèle renvoie une erreur de dépassement de contexte (dans ce cas, OpenClaw compacte puis réessaie). Les signatures de dépassement typiques incluent 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, et ollama error: context length exceeded.
Avant de compacter, OpenClaw rappelle automatiquement à l’agent d’enregistrer les notes importantes dans les fichiers de memory. Cela évite la perte de contexte.

​
Compaction manuelle

Tapez /compact dans n’importe quelle discussion pour forcer une compaction. Ajoutez des instructions pour guider le résumé : 
/compact Focus on the API design decisions

​
Utiliser un autre modèle

Par défaut, la compaction utilise le modèle principal de votre agent. Vous pouvez utiliser un modèle plus capable pour obtenir de meilleurs résumés : 
{
  agents: {
    defaults: {
      compaction: {
        model: "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6",
      },
    },
  },
}

​
Avis de début de compaction

Par défaut, la compaction s’exécute silencieusement. Pour afficher un bref avis lorsque la compaction commence, activez notifyUser : 
{
  agents: {
    defaults: {
      compaction: {
        notifyUser: true,
      },
    },
  },
}
Lorsqu’il est activé, l’utilisateur voit un court message (par exemple, “Compacting context…”) au début de chaque exécution de compaction.

​
Compaction vs élagage

CompactionÉlagage
Ce qu’elle faitRésume les anciennes conversationsRéduit les anciens résultats d’outils
Enregistré ?Oui (dans la transcription de session)Non (en mémoire uniquement, par requête)
PortéeConversation entièreRésultats d’outils uniquement
L’élagage de session est un complément plus léger qui réduit la sortie des outils sans résumé.

​
Dépannage

Compaction trop fréquente ? La fenêtre de contexte du modèle est peut-être petite, ou les sorties des outils sont peut-être volumineuses. Essayez d’activer l’élagage de session. Le contexte semble obsolète après compaction ? Utilisez /compact Focus on <topic> pour guider le résumé, ou activez le vidage de memory afin que les notes soient conservées. Besoin d’une page blanche ? /new démarre une nouvelle session sans compaction. Pour la configuration avancée (jetons réservés, préservation des identifiants, moteurs de contexte personnalisés, compaction côté serveur OpenAI), consultez la Session Management Deep Dive.

​
Lié

  • Session — gestion et cycle de vie des sessions
  • Session Pruning — réduction des résultats d’outils
  • Context — comment le contexte est construit pour les tours d’agent
  • Hooks — hooks de cycle de vie de la compaction (before_compaction, after_compaction)