コンテキストシステム

コンテキストは、エージェントがメッセージを理解し応答するために使用する情報です。OpenClaw は関連するコンテキストを自動的に読み込み、トークン使用量を管理し、必要に応じてコンテキストを圧縮してモデルの制限内に収めます。

コンテキストは LLM の「作業記憶」です。以下が含まれます：

• 会話履歴： 現在のセッションでの以前のメッセージとやり取り。
• メモリ： ワークスペースから呼び出された関連する事実と情報。
• システムプロンプト： エージェントの性格と動作を定義するコア命令。
• ツール定義： エージェントが実行できる利用可能なアクションの説明。
• スキル： アクティブなスキル設定とその専門的なコンテキスト。

OpenClaw はスマートな読み込み戦略を使用して、エージェントを集中させ効率的に保ちます：

大規模言語モデル（LLM）のスペースはトークンで測定され、制限されています。OpenClaw はエラーを回避するためにこの使用量を正確に追跡します。

コンテキストウィンドウが制限に近づくと、OpenClaw は圧縮を実行して、重要なコンテキストを失うことなく新しいメッセージのためのスペースを確保します。

仕組み

1. 要約： 会話の古い部分がいくつかの密度の高い段落に要約されます。
2. プルーニング： 最も関連性の低いメモリまたは冗長なログが削除されます。
3. 保存： 最近のメッセージ、システム命令、重要なメモリは常に完全に保持されます。

各セッションは独自の独立したコンテキストスレッドを維持します：

• メインセッション

  所有者とのすべてのダイレクトメッセージ（DM）で共有されるコンテキスト。

• グループセッション

  単一のグループチャット専用の分離されたコンテキスト。ここでのメッセージは他のグループや DM に漏洩しません。

• 分離されたセッション

  特定のサブタスクや専門のエージェントに使用されるスタンドアロンの一時セッション。