每个 AI 大语言模型都有一个固定的"上下文窗口"（Context Window），你可以把它理解为 AI 的短期记忆容量。Claude Sonnet 的上下文窗口大约是 20 万 tokens，GPT-4o 大约是 12.8 万 tokens。一旦当前会话中积累的消息总量超过这个上限，就会触发上下文溢出。
OpenClaw 和普通聊天机器人不同：它会把 soul.md（AI 人格配置）、所有激活的 Skills、系统状态信息、以及完整的对话历史全部塞入上下文。这意味着即便模型的窗口有 20 万 tokens，真正可用于"对话内容"的空间往往只有 10-15 万 tokens 甚至更少。如果你正在执行一个复杂的自动化任务，让 AI 处理大量文件、代码或数据，窗口会比你预期快得多地撑满。
你可能在不同情况下看到以下几种不同形式的"溢出信号"，它们本质上都是同一个问题：
其中最难发现的是形态三和形态四。空回复可能被误认为是网络问题，AI 内容重复可能被误认为是模型本身的问题，实际上都是上下文窗口撑满后的症状。
是 OpenClaw 内置的上下文压缩命令，也是解决 context overflow 问题的核心工具。它的工作原理是：让 AI 对当前会话的历史内容做一次"摘要压缩"，把大量历史消息压缩成一个精简的摘要，释放上下文空间，同时保留关键信息的记忆连续性。
在手动压缩之前，建议先用 命令查看当前上下文的组成和使用情况：
会告诉你当前上下文里哪一部分占用了最多空间——是 soul.md 太大？是某个 Skill 的输出过于冗长？还是历史消息太多？根据这个信息，你可以做出更有针对性的处理。
以下是 GitHub 上与 context overflow 相关的已知 Bug，了解这些有助于你判断遇到的问题是否属于 OpenClaw 的版本缺陷：
与其等上下文溢出后再补救，不如养成良好的使用习惯主动预防。以下是 OpenClaw 社区总结的**实践：
压缩过程实际上是一个完整的 AI API 调用：OpenClaw 需要把当前所有上下文发送给模型，模型生成摘要后返回。这个过程的数据量往往比普通对话大好几倍，对网络稳定性有更高要求。
如果你在压缩过程中网络中断，结果只有两种：要么压缩失败（AI 回到原来的臃肿状态），要么压缩"成功"但摘要被截断（重要信息丢失）。对于使用 OpenClaw 处理正式工作流程的用户，网络稳定性就是数据安全性。
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