chore(i18n): refresh zh-CN translations
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95d7c6b0d6
commit
7b630b7e6d
@ -1,42 +1,43 @@
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read_when:
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- 你想了解自动压缩和 /compact
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- 你正在排查达到上下文限制的长会话
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- 你想了解自动压缩和 `/compact`
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- 你正在调试触及上下文限制的长会话
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summary: OpenClaw 如何总结长对话以保持在模型限制范围内
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title: 压缩
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x-i18n:
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generated_at: "2026-04-07T17:57:26Z"
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generated_at: "2026-04-20T18:56:59Z"
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model: gpt-5.4
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provider: openai
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source_hash: e6590b82a8c3a9c310998d653459ca4d8612495703ca0a8d8d306d7643142fd1
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source_hash: 382e4a879e65199bd98d7476bff556571e09344a21e909862a34e6029db6d765
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source_path: concepts/compaction.md
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workflow: 15
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# 压缩
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每个模型都有一个上下文窗口——即它能够处理的最大 token 数量。
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当对话接近这个限制时，OpenClaw 会将较早的消息**压缩**为摘要，
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以便聊天能够继续。
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每个模型都有一个上下文窗口——也就是它最多能够处理的 token 数量。
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当对话接近这个限制时，OpenClaw 会将较早的消息**压缩**为一段摘要，
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这样聊天就可以继续进行。
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## 工作原理
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1. 较早的对话轮次会被总结为一条压缩条目。
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2. 摘要会保存在会话转录中。
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1. 较早的对话轮次会被总结成一条压缩条目。
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2. 该摘要会保存在会话转录中。
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3. 最近的消息会保持原样。
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当 OpenClaw 将历史记录拆分为压缩分块时，它会让智能体工具调用
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与其对应的 `toolResult` 条目保持配对。如果拆分点落在工具块内部，
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OpenClaw 会移动边界，以确保这对内容保持在一起，并保留当前尚未摘要的尾部内容。
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当 OpenClaw 将历史记录拆分为压缩块时，它会让智能体工具调用
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与其对应的 `toolResult` 条目保持配对。如果拆分点落在某个工具块内部，
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OpenClaw 会移动边界，以确保这对内容保持在一起，并保留当前未总结的尾部内容。
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完整的对话历史仍会保存在磁盘上。压缩只会改变模型在下一轮中看到的内容。
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完整的对话历史仍会保存在磁盘上。压缩只会改变模型在下一轮看到的内容。
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## 自动压缩
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自动压缩默认开启。当会话接近上下文限制时，或者当模型返回上下文溢出错误时，它就会运行（在这种情况下，OpenClaw 会先压缩再重试）。典型的溢出特征包括
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自动压缩默认开启。它会在会话接近上下文限制时运行，或者在模型返回上下文溢出错误时运行（此时
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OpenClaw 会先压缩，再重试）。常见的溢出特征包括
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`request_too_large`、`context length exceeded`、`input exceeds the maximum
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number of tokens`、`input token count exceeds the maximum number of input
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tokens`、`input is too long for the model` 和 `ollama error: context length
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tokens`、`input is too long for the model`，以及 `ollama error: context length
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exceeded`。
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<Info>
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@ -44,9 +45,9 @@ exceeded`。
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</Info>
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使用你的 `openclaw.json` 中的 `agents.defaults.compaction` 设置来配置压缩行为（模式、目标 token 数等）。
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压缩摘要默认会保留不透明标识符（`identifierPolicy: "strict"`）。你可以使用 `identifierPolicy: "off"` 覆盖此行为，或者使用 `identifierPolicy: "custom"` 和 `identifierInstructions` 提供自定义文本。
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压缩摘要默认会保留不透明标识符（`identifierPolicy: "strict"`）。你可以将其覆盖为 `identifierPolicy: "off"`，或者通过 `identifierPolicy: "custom"` 和 `identifierInstructions` 提供自定义文本。
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你也可以通过 `agents.defaults.compaction.model` 为压缩摘要指定不同的模型。当你的主模型是本地模型或小模型，而你希望由能力更强的模型生成压缩摘要时，这会很有用。该覆盖项接受任意 `provider/model-id` 字符串：
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你也可以通过 `agents.defaults.compaction.model` 为压缩摘要指定一个不同的模型。当你的主模型是本地模型或小模型，而你希望由能力更强的模型生成压缩摘要时，这会很有帮助。该覆盖项接受任意 `provider/model-id` 字符串：
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```json
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{
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@ -74,11 +75,11 @@ exceeded`。
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}
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```
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如果未设置，压缩会使用该智能体的主模型。
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未设置时，压缩会使用智能体的主模型。
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## 可插拔压缩提供商
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## 可插拔的压缩提供商
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插件可以通过插件 API 上的 `registerCompactionProvider()` 注册自定义压缩提供商。当某个提供商已注册并配置后，OpenClaw 会将摘要生成委托给它，而不是使用内置的 LLM 流程。
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插件可以通过插件 API 上的 `registerCompactionProvider()` 注册自定义压缩提供商。当某个提供商已注册并已配置时，OpenClaw 会将摘要生成委托给它，而不是使用内置的 LLM 流程。
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要使用已注册的提供商，请在你的配置中设置提供商 id：
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@ -94,22 +95,22 @@ exceeded`。
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}
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```
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设置 `provider` 会自动强制使用 `mode: "safeguard"`。提供商会收到与内置路径相同的压缩指令和标识符保留策略，并且在提供商输出后，OpenClaw 仍会保留最近轮次和拆分轮次的后缀上下文。如果提供商失败或返回空结果，OpenClaw 会回退到内置 LLM 摘要生成。
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设置 `provider` 会自动强制使用 `mode: "safeguard"`。提供商会接收与内置路径相同的压缩指令和标识符保留策略，并且在提供商输出之后，OpenClaw 仍会保留最近轮次和拆分轮次的后缀上下文。如果提供商失败或返回空结果，OpenClaw 会回退到内置的 LLM 摘要生成。
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## 自动压缩（默认开启）
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当会话接近或超出模型的上下文窗口时，OpenClaw 会触发自动压缩，并可能使用压缩后的上下文重试原始请求。
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当某个会话接近或超过模型的上下文窗口时，OpenClaw 会触发自动压缩，并可能使用压缩后的上下文重试原始请求。
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你会看到：
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- 在详细模式下显示 `🧹 Auto-compaction complete`
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- `/status` 显示 `🧹 Compactions: <count>`
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在压缩之前，OpenClaw 可以运行一次**静默 memory 刷新**轮次，以将持久笔记存储到磁盘。详情和配置请参阅 [Memory](/zh-CN/concepts/memory)。
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在压缩之前，OpenClaw 可以运行一次**静默 memory 刷新**轮次，将持久笔记存储到磁盘。详见 [Memory](/zh-CN/concepts/memory) 了解细节和配置。
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## 手动压缩
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在任意聊天中输入 `/compact` 即可强制执行一次压缩。你还可以添加说明来引导摘要：
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在任意聊天中输入 `/compact` 即可强制执行一次压缩。你还可以添加说明来引导摘要内容：
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```
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/compact Focus on the API design decisions
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@ -117,7 +118,7 @@ exceeded`。
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## 使用不同的模型
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默认情况下，压缩使用你的智能体主模型。你可以使用能力更强的模型来获得更好的摘要：
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默认情况下，压缩会使用你的智能体主模型。你可以使用能力更强的模型来获得更好的摘要：
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```json5
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{
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@ -131,9 +132,9 @@ exceeded`。
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}
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```
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## 压缩开始通知
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## 压缩通知
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默认情况下，压缩会静默运行。若要在压缩开始时显示简短通知，请启用 `notifyUser`：
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默认情况下，压缩会静默运行。若要在压缩开始和完成时显示简短通知，请启用 `notifyUser`：
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```json5
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{
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@ -147,33 +148,34 @@ exceeded`。
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}
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```
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启用后，用户会在每次压缩开始时看到一条简短消息（例如，“正在压缩上下文...”）。
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启用后，用户会在每次压缩运行前后看到简短的状态消息
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（例如，“正在压缩上下文...” 和 “压缩完成”）。
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## 压缩与修剪
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## 压缩与裁剪
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| | 压缩 | 修剪 |
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| | 压缩 | 裁剪 |
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| ---------------- | ---------------------------- | -------------------------------- |
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| **作用** | 总结较早的对话内容 | 裁剪旧的工具结果 |
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| **会保存吗？** | 会（保存在会话转录中） | 不会（仅在内存中、按每次请求） |
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| **它的作用** | 总结较早的对话 | 修剪旧的工具结果 |
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| **会保存吗？** | 会（保存在会话转录中） | 不会（仅保存在内存中，按请求） |
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| **范围** | 整个对话 | 仅工具结果 |
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[Session pruning](/zh-CN/concepts/session-pruning) 是一种更轻量的补充方式，它会在不生成摘要的情况下裁剪工具输出。
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[会话裁剪](/zh-CN/concepts/session-pruning) 是一种更轻量的补充方式，它会修剪工具输出，而不进行总结。
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## 故障排除
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**压缩太频繁？** 模型的上下文窗口可能较小，或者工具输出可能较大。尝试启用
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[session pruning](/zh-CN/concepts/session-pruning)。
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**压缩过于频繁？** 模型的上下文窗口可能较小，或者工具输出可能较大。尝试启用
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[会话裁剪](/zh-CN/concepts/session-pruning)。
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**压缩后感觉上下文不够新鲜？** 使用 `/compact Focus on <topic>` 来引导摘要，或者启用 [memory flush](/zh-CN/concepts/memory)，以便笔记得以保留。
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**压缩后感觉上下文不够新鲜？** 使用 `/compact Focus on <topic>` 来引导摘要内容，或者启用 [memory 刷新](/zh-CN/concepts/memory)，这样笔记就能保留下来。
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**需要一个全新的开始？** `/new` 会启动一个新的会话，而不会进行压缩。
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**需要一个全新的开始？** `/new` 会启动一个新的会话，而不会执行压缩。
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||||
有关高级配置（预留 token、标识符保留、自定义上下文引擎、OpenAI 服务端压缩），请参阅
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||||
[Session Management Deep Dive](/zh-CN/reference/session-management-compaction)。
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||||
关于高级配置（保留 token、标识符保留、自定义上下文引擎、OpenAI 服务端压缩），请参阅
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||||
[会话管理深入解析](/zh-CN/reference/session-management-compaction)。
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## 相关内容
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- [Session](/zh-CN/concepts/session) — 会话管理与生命周期
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||||
- [Session Pruning](/zh-CN/concepts/session-pruning) — 裁剪工具结果
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||||
- [Context](/zh-CN/concepts/context) — 如何为智能体轮次构建上下文
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||||
- [Hooks](/zh-CN/automation/hooks) — 压缩生命周期钩子（before_compaction、after_compaction）
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||||
- [会话](/zh-CN/concepts/session) —— 会话管理与生命周期
|
||||
- [会话裁剪](/zh-CN/concepts/session-pruning) —— 修剪工具结果
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- [上下文](/zh-CN/concepts/context) —— 如何为智能体轮次构建上下文
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||||
- [Hooks](/zh-CN/automation/hooks) —— 压缩生命周期 hooks（before_compaction、after_compaction）
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