--- read_when: - Вы хотите разобраться в автоматическом Compaction и /compact - Вы отлаживаете длительные сеансы, достигающие ограничений контекста summary: Как OpenClaw суммирует длинные разговоры, чтобы оставаться в пределах ограничений модели title: Compaction x-i18n: generated_at: "2026-06-28T22:48:54Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: 71c1665055574622926a4f13ee82b97f1c45e679a895db78da983919c0a5458f source_path: concepts/compaction.md workflow: 16 --- У каждой модели есть контекстное окно: максимальное количество токенов, которое она может обработать. Когда разговор приближается к этому пределу, OpenClaw выполняет **Compaction** старых сообщений в сводку, чтобы чат мог продолжаться. ## Как это работает 1. Более старые ходы разговора суммируются в компактную запись. 2. Сводка сохраняется в транскрипте сеанса. 3. Недавние сообщения остаются без изменений. Когда OpenClaw разделяет историю на фрагменты Compaction, он сохраняет вызовы инструментов ассистента вместе с соответствующими записями `toolResult`. Если точка разделения попадает внутрь блока инструмента, OpenClaw сдвигает границу, чтобы пара оставалась вместе, а текущий несуммированный хвост был сохранен. Полная история разговора остается на диске. Compaction меняет только то, что модель видит на следующем ходе. ## Авто-Compaction Авто-Compaction включен по умолчанию. Он запускается, когда сеанс приближается к пределу контекста или когда модель возвращает ошибку переполнения контекста (в этом случае OpenClaw выполняет Compaction и повторяет попытку). Вы увидите: - `embedded run auto-compaction start` / `complete` в обычных журналах Gateway. - `🧹 Auto-compaction complete` в подробном режиме. - `/status`, показывающий `🧹 Compactions: `. Перед выполнением Compaction OpenClaw автоматически напоминает агенту сохранить важные заметки в файлы [памяти](/ru/concepts/memory). Это предотвращает потерю контекста. OpenClaw обнаруживает переполнение контекста по следующим шаблонам ошибок провайдера: - `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` ## Ручной Compaction Введите `/compact` в любом чате, чтобы принудительно выполнить Compaction. Добавьте инструкции, чтобы направить сводку: ``` /compact Focus on the API design decisions ``` Когда задано значение `agents.defaults.compaction.keepRecentTokens`, ручной Compaction учитывает эту точку отсечения OpenClaw и сохраняет недавний хвост в перестроенном контексте. Без явного бюджета сохранения ручной Compaction работает как жесткая контрольная точка и продолжает только с новой сводки. ## Конфигурация Настройте Compaction в `agents.defaults.compaction` в вашем `openclaw.json`. Самые распространенные параметры перечислены ниже; полный справочник см. в разделе [Подробное руководство по управлению сеансами](/ru/reference/session-management-compaction). ### Использование другой модели По умолчанию Compaction использует основную модель агента. Задайте `agents.defaults.compaction.model`, чтобы делегировать суммирование более мощной или специализированной модели. Переопределение принимает строку `provider/model-id` или простой псевдоним, настроенный в `agents.defaults.models`: ```json { "agents": { "defaults": { "compaction": { "model": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6" } } } } ``` Простые настроенные псевдонимы разрешаются в их канонического провайдера и модель до запуска Compaction. Если простое значение совпадает и с псевдонимом, и с настроенным буквальным идентификатором модели, побеждает буквальный идентификатор модели. Несовпавшее простое значение остается идентификатором модели у активного провайдера. Это работает и с локальными моделями, например со второй моделью Ollama, выделенной для суммирования: ```json { "agents": { "defaults": { "compaction": { "model": "ollama/llama3.1:8b" } } } } ``` Если параметр не задан, Compaction начинается с активной модели сеанса. Если суммирование завершается сбоем из-за ошибки провайдера, подходящей для резервного выбора модели, OpenClaw повторяет эту попытку Compaction через существующую цепочку резервных моделей сеанса. Резервный выбор временный и не записывается обратно в состояние сеанса. Явное переопределение `agents.defaults.compaction.model` остается точным и не наследует цепочку резервных моделей сеанса. ### Сохранение идентификаторов Суммирование Compaction по умолчанию сохраняет непрозрачные идентификаторы (`identifierPolicy: "strict"`). Переопределите на `identifierPolicy: "off"`, чтобы отключить это, или используйте `identifierPolicy: "custom"` вместе с `identifierInstructions` для пользовательских указаний. ### Ограничитель байтов активного транскрипта Когда задано `agents.defaults.compaction.maxActiveTranscriptBytes`, OpenClaw запускает обычный локальный Compaction перед запуском, если активный JSONL достигает этого размера. Это полезно для длительных сеансов, где управление контекстом на стороне провайдера может поддерживать контекст модели в нормальном состоянии, а локальный транскрипт продолжает расти. Это не разделяет сырые байты JSONL; он просит обычный конвейер Compaction создать семантическую сводку. Ограничитель байтов требует `truncateAfterCompaction: true`. Без ротации транскрипта активный файл не уменьшился бы, и ограничитель оставался бы неактивным. ### Последующие транскрипты Когда включено `agents.defaults.compaction.truncateAfterCompaction`, OpenClaw не переписывает существующий транскрипт на месте. Он создает новый активный последующий транскрипт из сводки Compaction, сохраненного состояния и несуммированного хвоста, а затем записывает метаданные контрольной точки, которые направляют потоки ветвления и восстановления к этому сжатому последующему транскрипту. Последующие транскрипты также удаляют точные дубликаты длинных пользовательских ходов, которые поступают внутри короткого окна повторной попытки, чтобы всплески повторов канала не переносились в следующий активный транскрипт после Compaction. OpenClaw больше не записывает отдельные копии `.checkpoint.*.jsonl` для новых Compaction. Существующие устаревшие файлы контрольных точек по-прежнему можно использовать, пока на них есть ссылки, и они удаляются обычной очисткой сеанса. ### Уведомления Compaction По умолчанию Compaction выполняется бесшумно. Задайте `notifyUser`, чтобы показывать краткие сообщения о состоянии при запуске и завершении Compaction: ```json5 { agents: { defaults: { compaction: { notifyUser: true, }, }, }, } ``` ### Сброс памяти Перед Compaction OpenClaw может выполнить **тихий сброс памяти** как ход, чтобы сохранить долговечные заметки на диск. Задайте `agents.defaults.compaction.memoryFlush.model`, когда этот служебный ход должен использовать локальную модель вместо активной модели разговора: ```json { "agents": { "defaults": { "compaction": { "memoryFlush": { "model": "ollama/qwen3:8b" } } } } } ``` Переопределение модели сброса памяти является точным и не наследует цепочку резервных моделей активного сеанса. Подробности и конфигурацию см. в разделе [Память](/ru/concepts/memory). ## Подключаемые провайдеры Compaction Plugins могут зарегистрировать пользовательского провайдера Compaction через `registerCompactionProvider()` в API Plugin. Когда провайдер зарегистрирован и настроен, OpenClaw делегирует суммирование ему вместо встроенного конвейера LLM. Чтобы использовать зарегистрированного провайдера, задайте его идентификатор в вашей конфигурации: ```json { "agents": { "defaults": { "compaction": { "provider": "my-provider" } } } } ``` Установка `provider` автоматически принудительно включает `mode: "safeguard"`. Провайдеры получают те же инструкции Compaction и политику сохранения идентификаторов, что и встроенный путь, а OpenClaw по-прежнему сохраняет контекст суффикса недавних ходов и разделенных ходов после вывода провайдера. Если провайдер завершается с ошибкой или возвращает пустой результат, OpenClaw откатывается к встроенному суммированию LLM. ## Compaction и обрезка | | Compaction | Обрезка | | ---------------- | ------------------------------ | ------------------------------------- | | **Что делает** | Суммирует старый разговор | Обрезает старые результаты инструментов | | **Сохраняется?** | Да (в транскрипте сеанса) | Нет (только в памяти, для каждого запроса) | | **Область** | Весь разговор | Только результаты инструментов | [Обрезка сеанса](/ru/concepts/session-pruning) — более легкое дополнение, которое обрезает вывод инструментов без суммирования. ## Устранение неполадок **Compaction выполняется слишком часто?** Контекстное окно модели может быть маленьким, или вывод инструментов может быть большим. Попробуйте включить [обрезку сеанса](/ru/concepts/session-pruning). **После Compaction контекст кажется устаревшим?** Используйте `/compact Focus on `, чтобы направить сводку, или включите [сброс памяти](/ru/concepts/memory), чтобы заметки сохранялись. **Нужен чистый лист?** `/new` запускает новый сеанс без Compaction. Для расширенной конфигурации (резервные токены, сохранение идентификаторов, пользовательские движки контекста, серверный Compaction OpenAI) см. [Подробное руководство по управлению сеансами](/ru/reference/session-management-compaction). ## Связанные разделы - [Сеанс](/ru/concepts/session): управление сеансом и жизненный цикл. - [Обрезка сеанса](/ru/concepts/session-pruning): обрезка результатов инструментов. - [Контекст](/ru/concepts/context): как строится контекст для ходов агента. - [Hooks](/ru/automation/hooks): хуки жизненного цикла Compaction (`before_compaction`, `after_compaction`).