Contexto
Contexto: lo que el modelo ve, cómo se construye y cómo inspeccionarlo
"Contexto" es **todo lo que OpenClaw envía al modelo para una ejecución**. Está limitado por la **ventana de contexto** del modelo (límite de tokens).
¿Qué es el Contexto?
El contexto es la "memoria de trabajo" del LLM. Incluye:
- Historial de conversación: mensajes previos e interacciones en la sesión actual.
- Memoria: hechos e información relevante recordados del workspace.
- Prompt del sistema: instrucciones core que definen la personalidad y comportamiento del agente.
- Definiciones de herramientas: descripciones de acciones disponibles que el agente puede tomar.
- Habilidades: conjuntos de habilidades activas y su contexto especializado.
Carga de Contexto
OpenClaw usa estrategias de carga inteligentes para mantener a los agentes enfocados y eficientes:
Carga historial de sesión, definiciones de herramientas y habilidades activas por defecto.
Escanea memoria en busca de información relevante a la consulta actual y la inyecta.
Límites de Tokens
El espacio de modelos de lenguaje grandes (LLM) se mide y limita en tokens. OpenClaw rastrea con precisión este uso para evitar errores.
¿Qué consume tokens?
- Prompt del sistema
- Historial de conversación
- Memoria
- Definiciones de herramientas
- Mensajes del usuario
- Respuestas del agente
Compresión de Contexto
Cuando la ventana de contexto se acerca a su límite, OpenClaw ejecuta compresión para hacer espacio para nuevos mensajes sin perder contexto importante.
Cómo funciona
- Resumen: las partes más antiguas de la conversación se resumen en unos pocos párrafos densos.
- Poda: se eliminan los recuerdos menos relevantes o logs redundantes.
- Preservación: los mensajes recientes, instrucciones del sistema y recuerdos importantes siempre se mantienen intactos.
Automático y Transparente
Tipos de Sesión
Cada sesión mantiene su propio hilo de contexto independiente:
- Mensajes Directos
Contexto compartido entre todos los DMs con el propietario.
- Chats de Grupo
Contexto aislado para un solo chat de grupo. Los mensajes aquí no filtran a otros grupos o DMs.
- Sesiones de Subagente
Sesiones temporales independientes usadas para subtareas específicas o agentes especializados.
Mejores Prácticas de Contexto
Mensajes claros: usa lenguaje específico para que el agente pueda recuperar los recuerdos más relevantes.
Construir memoria: recuerdos de alta calidad en tu workspace proporcionan mejor contexto de soporte.
Conversaciones enfocadas: mantenerse en un hilo o tema hace la gestión de contexto y compresión más eficientes.
Confiar en la compresión: deja que el sistema automático maneje la limpieza; está optimizado para alta retención.