会话修剪
会话修剪在每次 LLM 调用之前从内存上下文中裁剪旧的工具结果。它不会重写磁盘上的会话历史记录(*.jsonl)。
何时运行
- 当启用
mode: "cache-ttl"且该会话的最后一次 Anthropic 调用早于ttl时。 - 仅影响该请求发送给模型的消息。
- 仅对 Anthropic API 调用(以及 OpenRouter Anthropic 模型)有效。
- 为获得最佳效果,将
ttl与你的模型cacheControlTtl匹配。 - 修剪后,TTL 窗口重置,因此后续请求会保持缓存,直到
ttl再次过期。
智能默认值(Anthropic)
- OAuth 或 setup-token 配置文件:启用
cache-ttl修剪并将心跳设置为1h。 - API key 配置文件:启用
cache-ttl修剪,将心跳设置为30m,并在 Anthropic 模型上将默认cacheControlTtl设置为1h。 - 如果你显式设置了这些值中的任何一个,OpenClaw 不会覆盖它们。
改进内容(成本 + 缓存行为)
- 为什么修剪: Anthropic 提示缓存仅在 TTL 内有效。如果会话空闲超过 TTL,下一个请求会重新缓存完整提示,除非你先进行裁剪。
- 什么变便宜了: 修剪减少了 TTL 过期后第一个请求的 cacheWrite 大小。
- 为什么 TTL 重置很重要: 一旦运行修剪,缓存窗口重置,因此后续请求可以重用新缓存的提示,而不是再次重新缓存完整历史记录。
- 它不做什么: 修剪不会增加 token 或"翻倍"成本;它只改变在 TTL 后第一个请求中缓存的内容。
可以修剪的内容
- 仅
toolResult消息。 - 用户 + 助手消息永远不会被修改。
- 最后
keepLastAssistants条助手消息受到保护;该截止点之后的工具结果不会被修剪。 - 如果没有足够的助手消息来建立截止点,则跳过修剪。
- 包含图像块的工具结果会被跳过(永远不会被裁剪/清除)。
上下文窗口估算
修剪使用估算的上下文窗口(字符 ≈ token × 4)。基础窗口按以下顺序解析:
models.providers.*.models[].contextWindow覆盖。- 模型定义
contextWindow(来自模型注册表)。 - 默认
200000token。
如果设置了 agents.defaults.contextTokens,它将被视为已解析窗口的上限(最小值)。
模式
cache-ttl
- 仅当最后一次 Anthropic 调用早于
ttl(默认5m)时才运行修剪。 - 运行时:与之前相同的软修剪 + 硬清除行为。
软修剪与硬修剪
- 软修剪:仅用于超大工具结果。
- 保留头部 + 尾部,插入
...,并附加带有原始大小的注释。 - 跳过包含图像块的结果。
- 保留头部 + 尾部,插入
- 硬清除:将整个工具结果替换为
hardClear.placeholder。
工具选择
tools.allow/tools.deny支持*通配符。- 拒绝优先。
- 匹配不区分大小写。
- 空允许列表 => 允许所有工具。
与其他限制的交互
- 内置工具已经截断了它们自己的输出;会话修剪是一个额外的层,防止长时间聊天在模型上下文中积累过多工具输出。
- 压缩是独立的:压缩会汇总并持久化,修剪是每个请求的临时操作。参见 /concepts/compaction。
默认值(启用时)
ttl:"5m"keepLastAssistants:3softTrimRatio:0.3hardClearRatio:0.5minPrunableToolChars:50000softTrim:{ maxChars: 4000, headChars: 1500, tailChars: 1500 }hardClear:{ enabled: true, placeholder: "[Old tool result content cleared]" }
示例
默认(关闭):
json5
{
agent: {
contextPruning: { mode: "off" },
},
}启用 TTL 感知修剪:
json5
{
agent: {
contextPruning: { mode: "cache-ttl", ttl: "5m" },
},
}将修剪限制为特定工具:
json5
{
agent: {
contextPruning: {
mode: "cache-ttl",
tools: { allow: ["exec", "read"], deny: ["*image*"] },
},
},
}参见配置参考:网关配置