OpenClaw对话历史长度控制与上下文压缩

前言

AI 模型的上下文窗口是有限的，而对话历史会随着交互不断增长。如何在有限的上下文中保留最相关的信息，同时控制 API 调用成本，是每个 AI 网关都必须解决的问题。OpenClaw 提供了灵活的历史长度控制和自动压缩机制，让你在对话质量和资源消耗之间找到平衡。

为什么需要控制历史长度

不控制历史长度会带来以下问题：

1. 成本失控：每次 API 调用都会发送完整的上下文历史，历史越长，token 消耗越多
2. 响应变慢：模型处理更长的上下文需要更多时间
3. 信息噪声：过于久远的对话内容可能与当前话题无关，反而干扰模型判断
4. 超出限制：直接超出模型的上下文窗口，导致 API 报错

基本配置

在 openclaw.json 的 sessions 段中配置历史长度限制：

{
  "sessions": {
    "maxHistoryMessages": 50,
    "maxHistoryTokens": 8000
  }
}

双重限制机制

OpenClaw 采用消息数和 token 数的双重限制，取先触达的条件：

• maxHistoryMessages：上下文中保留的最大消息条数。每条消息包括用户输入和 AI 回复
• maxHistoryTokens：上下文中保留的最大 token 数。OpenClaw 使用模型对应的 tokenizer 进行精确计算

例如，如果设置了 maxHistoryMessages: 50 和 maxHistoryTokens: 8000，当已有 30 条消息但 token 数已达到 8000 时，即使消息数未满，也会开始截断或压缩。

按频道类型差异化配置

私聊和群聊的使用模式差异巨大。私聊通常是持续的长对话，需要保留更多上下文；群聊则是碎片化的短交互，历史价值相对较低。OpenClaw 支持按频道类型设置不同的限制：

{
  "sessions": {
    "maxHistoryMessages": 50,
    "maxHistoryTokens": 8000,
    "channelOverrides": {
      "dm": {
        "maxHistoryMessages": 100,
        "maxHistoryTokens": 16000
      },
      "group": {
        "maxHistoryMessages": 20,
        "maxHistoryTokens": 4000
      }
    }
  }
}

支持的频道类型

按具体频道配置

你还可以为特定的即时通讯平台设置独立的限制：

{
  "sessions": {
    "channelOverrides": {
      "dm": {
        "maxHistoryMessages": 100
      },
      "group": {
        "maxHistoryMessages": 20
      }
    },
    "platformOverrides": {
      "telegram": {
        "maxHistoryMessages": 80,
        "maxHistoryTokens": 12000
      },
      "discord": {
        "maxHistoryMessages": 30,
        "maxHistoryTokens": 6000
      }
    }
  }
}

优先级：platformOverrides > channelOverrides > 全局默认值。

自动压缩机制

当对话历史接近限制时，OpenClaw 提供两种处理策略：简单截断和智能压缩。

截断策略（truncate）

{
  "sessions": {
    "autoCompaction": true,
    "compactionStrategy": "truncate"
  }
}

直接丢弃最早的消息，仅保留最近的 N 条。这种方式简单高效，不产生额外的 API 调用，但会完全丢失早期对话的信息。

工作流程：

原始历史: [msg1, msg2, msg3, ..., msg50, msg51]
截断后:   [msg21, msg22, ..., msg50, msg51]  (保留最近30条)

摘要策略（summary）

{
  "sessions": {
    "autoCompaction": true,
    "compactionStrategy": "summary",
    "compactionThreshold": 0.8,
    "summaryMaxTokens": 500
  }
}

当上下文使用量达到 compactionThreshold（默认 80%）时，OpenClaw 会自动将较早的对话历史发送给模型进行摘要。摘要结果作为一条系统消息插入上下文开头，替代原始的历史消息。

工作流程：

第一步：检测到上下文使用量达到 80%
第二步：将前 30 条消息发送给模型，请求生成摘要
第三步：模型返回摘要文本
第四步：用摘要替代原始的 30 条消息
最终上下文：[摘要消息, msg31, msg32, ..., msg51]

摘要配置细节

{
  "sessions": {
    "compaction": {
      "strategy": "summary",
      "threshold": 0.8,
      "summaryMaxTokens": 500,
      "summaryModel": "default",
      "summaryPrompt": "请将以下对话历史压缩为一段简洁的摘要，保留关键信息和用户偏好：",
      "preserveSystemMessages": true,
      "preserveLastN": 10
    }
  }
}

滚动压缩

对于超长对话，压缩可能会多次触发。每次压缩都会将之前的摘要与新的旧消息合并，生成更新的摘要。这个过程称为"滚动压缩"：

第一次压缩：[msg1-30] → 摘要A
第二次压缩：[摘要A, msg31-50] → 摘要B
第三次压缩：[摘要B, msg51-70] → 摘要C

随着压缩次数增加，最早的信息会逐渐被概括和浓缩，但关键信息通常能够保留。

成本估算

不同的历史限制策略对 API 成本的影响很大。以下是一个粗略估算：

实际成本取决于模型定价、消息平均长度和使用频率。

手动管理历史

除了自动机制，你也可以通过命令行手动管理会话历史：

# 查看某个会话的历史统计
openclaw session stats --session telegram_123456

# 手动触发压缩
openclaw session compact --session telegram_123456

# 清除历史但保留会话
openclaw session trim --session telegram_123456 --keep 10

# 完全清除某个会话
openclaw session clear --session telegram_123456

用户也可以在聊天中使用内置指令管理自己的历史：

/clear    - 清除当前对话历史
/compact  - 手动触发对话压缩
/history  - 查看当前历史条数和 token 用量

推荐配置

个人使用（成本优先）

{
  "sessions": {
    "maxHistoryMessages": 20,
    "maxHistoryTokens": 4000,
    "autoCompaction": true,
    "compactionStrategy": "truncate"
  }
}

日常使用（平衡方案）

{
  "sessions": {
    "maxHistoryMessages": 50,
    "maxHistoryTokens": 8000,
    "autoCompaction": true,
    "compactionStrategy": "summary",
    "channelOverrides": {
      "dm": { "maxHistoryMessages": 80 },
      "group": { "maxHistoryMessages": 20 }
    }
  }
}

深度对话（质量优先）

{
  "sessions": {
    "maxHistoryMessages": 150,
    "maxHistoryTokens": 32000,
    "autoCompaction": true,
    "compactionStrategy": "summary",
    "compaction": {
      "summaryMaxTokens": 1000,
      "preserveLastN": 30
    }
  }
}

总结

对话历史长度控制是 OpenClaw 成本管理和对话质量优化的核心手段。通过按频道类型差异化配置历史限制，结合摘要压缩或简单截断策略，你可以在不同场景下找到最佳平衡点。建议从中等配置开始，根据实际的 token 用量和对话质量反馈逐步调优。