在构建跨平台、多通道的个人 AI 助手时，一个核心挑战是如何高效管理长生命周期的会话状态。每个对话都可能涉及数十轮交互、多次工具调用（如执行命令、读取文件、浏览器操作），产生的历史数据若不加处理，会迅速耗尽模型的上下文窗口，并拖慢响应速度。OpenClaw，作为一款强调本地优先、可运行于自有设备的 AI 助手，其设计哲学内嵌了 “内存优先”（Memory-First）的架构理念。本文将深入剖析 OpenClaw 如何通过精细的状态压缩算法与增量生成机制，实现长上下文工具历史的零拷贝持久化，为同类系统的工程实践提供具体参数与设计范式。
内存优先：状态作为一等公民
传统 AI 助手常将每次请求视为独立的提示工程问题，将完整历史拼接后送入模型。OpenClaw 则反其道而行之，其 Gateway WebSocket 控制平面是整个系统的唯一状态真相源。所有会话状态由 Gateway 集中管理，客户端（CLI、WebChat、macOS 应用等）仅作为视图层。这种设计使得状态的管理、压缩和持久化可以集中进行，而非分散在各个终端。
状态被明确分层存储：
- 热状态：当前活跃的会话上下文，存在于 Gateway 内存中，供模型即时调用。
- 暖状态：完整的对话历史记录，以 JSONL 格式存储在磁盘（
~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/<SessionId>.jsonl），作为可追溯的审计日志。 - 冷状态：通过压缩机制生成的摘要，以及根据生命周期策略（每日重置、空闲重置）过期后被清理的旧会话。
这种分层体现了内存优先架构的核心：将最常访问的数据保持在最快的内存层，同时通过压缩和清理策略，确保存储层的可扩展性。
运行时状态压缩：会话修剪算法
当会话闲置一段时间后重新激活，直接将全部历史送入模型会导致不必要的提示缓存重新计算，增加成本与延迟。OpenClaw 的 会话修剪（Session Pruning） 机制正是为解决此问题而设计。这是一种在每次 LLM 调用前进行的、临时性的内存上下文修剪。
触发条件与智能默认
修剪并非每次发生，而是基于 TTL（Time-To-Live）。默认配置下，当会话最后一次调用 Anthropic 模型的时间超过 5分钟（ttl: "5m"），下一次请求前便会触发修剪。此阈值与 Anthropic 模型的 cacheControlTtl（缓存控制生存时间）对齐，旨在最大化提示缓存的重用率，降低成本。系统为不同认证方式（OAuth/API Key）设置了智能默认的心跳间隔与 TTL，平衡了响应速度与缓存效率。
精细化的修剪策略
修剪对象严格限定为 toolResult 消息，用户与助理的对话内容受到保护。算法遵循以下规则：
- 保护近期上下文：保留最近
3条助理消息之后的所有内容（keepLastAssistants: 3），确保模型对当前任务有连贯理解。 - 软修剪与硬清除：系统根据工具结果的长度采取两种策略：
- 软修剪（Soft-trim）：当工具结果字符数超过
50000（minPrunableToolChars）且超出上下文窗口的30%（softTrimRatio）时，保留头部1500字符和尾部1500字符，中间用...替代，并附注原始大小。这保留了关键的首尾信息。 - 硬清除（Hard-clear）：当工具结果超出上下文窗口的
50%（hardClearRatio）时，整个结果被替换为占位符"[Old tool result content cleared]"。
- 软修剪（Soft-trim）：当工具结果字符数超过
- 图像块豁免：包含图像块的工具结果永远不会被修剪，确保了多媒体信息的完整性。
这套参数化的算法，使得开发者和高级用户可以精确控制内存中状态的 “保鲜度” 与 “简洁度”，在保留必要语义的前提下，大幅缩减上下文长度。
持久化状态压缩：自动与手动压缩
会话修剪是临时的、面向单次请求的优化。对于长期运行的会话，历史记录本身会不断增长。OpenClaw 的 压缩（Compaction） 机制负责对持久化历史进行 “减肥”。
自动压缩：基于上下文窗口的动态摘要
当系统检测到某个会话的历史长度接近或超过当前所用模型的上下文窗口时，便会触发 自动压缩。该过程会自动将较早的对话历史（特别是用户消息、助理消息及关联的工具调用）总结为一个紧凑的文本摘要，并将此摘要作为一个新的条目持久化到该会话的 JSONL 历史文件中。此后，模型的上下文将由此摘要加上压缩点之后的新消息构成。
静默内存刷新：增量生成的桥梁
在自动压缩发生前，OpenClaw 可配置执行一次 静默内存刷新（Silent Memory Flush）。这是一个不被用户察觉的额外 LLM 调用回合，其核心指令是 “请将当前对话中需要持久化记住的要点以笔记形式输出”。模型生成的这些 “笔记” 随后被写入磁盘。这一机制巧妙地将 增量生成 与 状态持久化 结合起来：模型不仅回复用户，还同时产出对长期记忆的增量更新。这些笔记随后可以成为自动压缩生成摘要的重要素材，实现了从易失性对话到持久化知识的平滑过渡。
手动压缩：用户引导的状态优化
用户可通过发送 /compact 命令主动触发压缩，甚至可以附加指令，如 /compact 专注于决策和未解决问题。这赋予了用户参与状态管理的权力，可以根据当前关注点引导压缩过程，生成更具针对性的会话摘要。
可落地的工程参数与监控清单
基于上述分析，我们可以提炼出一套可直接应用于类似 AI 助手系统的工程实践清单：
状态压缩参数调优表
| 参数 | 默认值 | 说明 | 调优建议 |
|---|---|---|---|
contextPruning.mode |
"off" |
修剪模式 | 多用户或工具密集型场景设为 "cache-ttl" |
contextPruning.ttl |
"5m" |
修剪触发 TTL | 根据模型缓存 TTL 和用户交互频率调整 |
contextPruning.keepLastAssistants |
3 |
保护的近期助理消息数 | 对于多步骤任务，可适当增加 |
contextPruning.softTrimRatio |
0.3 |
触发软修剪的窗口占比阈值 | 在内存紧张时可调低 |
contextPruning.hardClearRatio |
0.5 |
触发硬清除的窗口占比阈值 | 谨慎调高，避免丢失过多信息 |
compaction.auto |
true |
是否启用自动压缩 | 长上下文模型上建议保持开启 |
系统监控关键指标
- 上下文窗口使用率：监控各会话的
contextTokens与模型contextWindow的比值，预测压缩触发点。 - 修剪统计：记录修剪触发的频率、被修剪的工具结果数量及平均缩减字符数，评估修剪效果。
- 压缩统计：通过
/status命令查看🧹 Compactions: <count>，跟踪自动压缩次数。 - 存储增长：定期检查
~/.openclaw/agents/*/sessions/目录下 JSONL 文件的大小增长趋势。 - 缓存命中率（如果适用）：监测 Anthropic 等模型的提示缓存命中情况，验证 TTL 配置的有效性。
总结：迈向零拷贝持久化
OpenClaw 通过其 Gateway 中心化状态管理、分层存储设计，以及会话修剪与压缩这两大核心机制，向我们展示了一条实现 “长上下文工具历史零拷贝持久化” 的可行路径。零拷贝在此处的含义并非指完全消除数据移动，而是指通过智能的压缩与摘要，避免将冗长的原始工具历史反复序列化、反序列化并注入上下文，从而节省计算与存储开销，提升系统响应速度。
其设计精髓在于将状态压缩视为一个持续进行的、多层次的进程：从每次请求前的动态修剪，到基于阈值的自动摘要，再到用户引导的手动优化，共同构成了一个适应性的状态生命周期管理体系。对于任何致力于构建高性能、长记忆个人 AI 系统的开发者而言，OpenClaw 在状态管理上的实践提供了极具价值的参考蓝图。
参考资料
- OpenClaw GitHub Repository & Documentation (https://docs.openclaw.ai)
- “Memory-First Architecture for AI Assistants” – 通用设计模式综述