未来已来，只需一句指令，养龙虾专栏导航，持续更新ing…适配openclaw 2026.4.1+版本一、Session 压缩机制在 OpenClaw 的长期运行中，最致命的隐形杀手莫过于 Context Window（上下文窗口）溢出。当对话历史、工具调用和系统提示不断累积，一旦突破模型上限（如 Claude Sonnet 的 200k tokens），Agent 就会陷入迟钝、幻觉甚至直接报错。OpenClaw 的 Session 压缩（Compaction）机制正是为了解决这一痛点而生。它不仅仅是简单的“删除旧消息”，而是一套基于摘要生成的智能记忆管理策略。本文将结合源码逻辑与运维实战，为你深度剖析这一机制，并纠正一些常见的认知误区。压缩的本质：从“遗忘”到“结晶”首先，我们需要厘清一个核心概念：压缩（Compaction）与裁剪（Pruning/Trimming）截然不同。裁剪通常是暴力的，它直接丢弃旧的数据以腾出空间，就像把书架上旧的书扔掉。而压缩则是“结晶”过程。它通过调用 LLM 本身，将冗长的旧对话历史总结成一段高密度的 Summary（摘要）。在 OpenClaw 的架构中，Session 的历史被存储在 JSONL 文件中。当压缩发生时，系统会执行以下操作：选取早期的对话片段（通常是距离当前较远、非核心的交互）。/