Context Window Optimization（上下文窗口优化） | 妙趣AI - AI工具导航

📖 定义

Context Window Optimization是一系列用于最大化LLM（大语言模型）上下文窗口利用率的技术策略。由于LLM的上下文窗口有限（如Claude的200K tokens），优化技术包括上下文压缩、选择性加载、滑动窗口、摘要缓存等，确保Agent在有限窗口内处理尽可能多的有用信息。

🔧 核心原理

上下文压缩（Context Compression）：使用算法压缩历史对话和文档
选择性加载（Selective Loading）：根据任务相关性动态加载上下文
滑动窗口（Sliding Window）：保留最近和最相关的上下文片段
摘要缓存（Summary Caching）：将长文档预处理为结构化摘要
Token预算管理（Token Budget）：为不同类型内容分配token预算
优先级排序（Priority Ranking）：根据重要性对上下文内容排序

🚀 OpenClaw实战应用

OpenClaw通过MEMORY.md、TOOLS.md等机制实现上下文优化。Agent在处理长对话时自动压缩历史，保留关键信息。子Agent（subagent）使用`lightContext`参数减少启动开销。

💻 代码示例

```yaml
# OpenClaw上下文优化配置
context:
  maxTokens: 200000
  compression:
    enabled: true
    algorithm: "sliding-window"
    keepRecent: 50000
  memory:
    type: "file"
    path: "MEMORY.md"
    autoSave: true
    maxSize: 10000
  tools:
    loadStrategy: "on-demand"
    cacheSize: 5000
```