对于日常对话场景，最快见效的办法就是用好几条内置的斜杠命令。它们的用法都很简单：直接在聊天框里发送给 OpenClaw 即可（无需加其他前缀）。
作用：
让 OpenClaw 对当前会话历史做一次“总结压缩”，尽量保留关键信息，丢掉多余的细节，从而在后续对话中显著降低 Token 消耗。
使用场景：
- 和机器人聊了很久，一个问题前面要带一大段历史；
- 明显感觉响应变慢、价格飙升，但又不想完全清空上下文；
- 当前话题还要继续，但不需要保留所有细节。
用法：
在当前聊天窗口直接发送：
OpenClaw 会尝试把之前的对话收敛为较短的“摘要记忆”，并在后续对话中优先使用这个摘要，减少每次请求的上下文长度。
作用：
重置当前会话的短期上下文，但保留长期记忆和全局配置。可以理解为「这段对话从头来过，但你之前帮我记住的关键信息仍然存在」。
使用场景：
- 当前话题已经结束，接下来要聊完全不同的事情；
- 上下文已经很臃肿，继续往下聊 Token 会越来越高；
- 但你又不希望清空所有历史记忆（比如个人偏好、团队代号、项目背景等）。
用法：
在当前聊天窗口直接发送：
执行后：
- 当前对话线程的历史上下文会被清空；
- Agent 的长期记忆（写入 MEMORY / 重要存档）仍然会保留；
- 后续问题会在“新话题”的上下文里继续。
作用：
创建一个真正“从零开始”的新会话，可以类比为「新建一个对话标签页」。
使用场景：
- 想在同一个频道里，彻底开启一个全新的对话；
- 不希望任何历史上下文干扰当前的问题；
- 需要做 AB 对比测试——一个会话保留上下文，另外一个完全从头。
用法：
在当前聊天窗口直接发送：
执行后，OpenClaw 会以“新会话”的身份与你对话。通常来说，这比在原线程里不断滚动历史、继续追加问题要更加节省 Token。
当你开始用 OpenClaw 同时承载「写文档」「写代码」「运营维护」「团队管理」等多种任务时，所有内容都堆在一个 Agent 的大脑里，会带来两个明显问题：
- 记忆越来越杂乱
写代码、写周报、写公告、记代号，全都在同一个 workspace 中；模型在每次生成时都要从「一大堆不相关内容」中筛出有用信息。 - 每个会话的上下文越来越长
为了让它“记得住”之前的讨论，你会不断把历史信息喂给同一个 Agent，这会持续放大每一次调用的 Token。
更合理的做法是：像组织团队那样拆分 Agent——
- 为不同团队 / 不同飞书群 / 不同职能，配置各自独立的 Agent；
- 每个 Agent 有自己的 workspace、记忆、技能、模型；
- 某个团队的长对话、知识积累，只占用对应 Agent 的上下文，而不是污染整个系统。
这样做的收益包括：
- 单个 Agent 的上下文更干净，模型推理时不必在无关信息中“找针”；
- 每类任务使用自己的对话历史，整体 Token 消耗更可控；
- 出问题时，排查和优化也可以针对某个 Agent 独立进行。
如果你希望按「飞书群聊 → 独立 Agent」的方式落地，可以参考这篇详细教程（已包含命令行操作示例和绑定策略）👉 配置相互独立 Agent（飞书多 Agent 实战教程）
在实际项目里，经常是一套组合拳：先通过多 Agent 分工，从架构层面把大脑拆干净，再在每个 Agent 内部用 / 控制单次对话的上下文长度。
除了直接控制上下文本身，还有一种更“聪明”的方式来降低 Token： 不要把所有东西都塞进同一段对话，而是让 Agent 学会“查资料”。
OpenClaw 提供了 能力，可以让 Agent 在需要时主动去查找历史记忆，而不是靠把所有历史对话一股脑地塞进上下文。一个典型思路是：
- 把关键信息固化到 memory / 文件 / 知识库中；
- 开启 ；
- 让 Agent 在需要时用“查询”的方式取回小块相关内容，而不是每次都携带整段历史上下文参与推理。
这样一来：
- 模型输入中只包含当前问题 + 与之高度相关的一小段记忆；
- 不需要为了“怕它忘”而在每次对话里重复大量背景；
- 在复杂项目里，长远看比“全靠上下文”更节省、也更稳定。
是OpenClaw默认开启的机制，你要做的就是在进行完一轮完整的对话，或是在OpenClaw完成一轮任务后，养成让龙虾记忆重要信息的习惯，还是直接从对话框告诉它就行。
以上三种方式，可以叠加使用：
- 日常随手用 、、 掌控当前对话长度；
- 在架构上拆分多 Agent，让不同任务各用各的脑；
- 逐步把长期知识迁移到 memory / 知识库，用 做“精确查找”，而不是“暴力塞上下文”。
合理组合这些手段，你会很快看到两个变化：一是对话响应更稳定、跑偏更少，二是每个月的 Token 账单不再「一路爬坡」。
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