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上周 OpenClaw 生态突然火了，掘金热榜好几篇都在聊 Skills 体系，我也跟风研究了一下。说实话，OpenClaw 的 Skill 编排能力确实强，但它的动态上下文配置才是真正让我觉得「这东西能用到生产」的核心功能——你可以根据不同的对话阶段、用户意图，动态切换注入给大模型的上下文片段，而不是一股脑把所有 system prompt 塞进去。

但官方文档写得……怎么说呢，像是给已经懂的人看的。我花了两天才把动态上下文从 demo 跑到真实项目里，这篇文章把我踩过的坑和最终方案全部整理出来。

大多数场景用第二种就够了，第三种适合你已经有 RAG pipeline 想跟 OpenClaw 对接的情况。

先确保你本地环境没问题：

# Python 3.11+，OpenClaw 0.9.x pip install openclaw>=0.9.0 pip install openai # OpenClaw 底层走 OpenAI 兼容协议 

OpenClaw 的核心设计思路是：Skill = 上下文 + 工具 + 路由规则的封装单元。动态上下文本质上是在 Skill 层面控制「什么时候给模型看什么信息」。

你还需要一个能调大模型的 API。OpenClaw 兼容 OpenAI 协议，所以任何兼容 OpenAI 格式的 API 都能用。我这里用的是 ofox.ai 的聚合接口，一个 Key 能切换 GPT-5.5、Claude Sonnet 4.6、DeepSeek V4 这些模型，省得每家单独配。

最实用的方案。核心思路：定义多个 Skill，每个 Skill 携带自己的上下文片段，OpenClaw 的路由器根据用户意图自动选择激活哪个 Skill。

直接上完整代码：

from openclaw import Engine, Skill, ContextBlock, Router from openai import OpenAI # 1. 初始化 LLM 客户端 client = OpenAI( api_key="your-ofox-key", base_url="https://api.ofox.ai/v1" # 聚合接口，一个 Key 调所有模型 ) # 2. 定义上下文块 product_context = ContextBlock( name="product_info", content=""" 我们的产品是一个智能日程管理工具，支持自然语言创建日程、 跨时区同步、团队协作。定价：免费版 3 个日历，Pro 版 ¥29/月。 """, priority=1 # 优先级，冲突时高优先级覆盖 ) tech_context = ContextBlock( name="tech_faq", content=""" 常见问题： Q: API 返回 401？A: 检查 token 是否过期，有效期 30 天。 Q: 日历同步延迟？A: 检查 webhook 配置，确保回调地址可达。 Q: 支持哪些日历？A: Google Calendar, Outlook, Apple Calendar。 """, priority=1 ) chat_context = ContextBlock( name="brand_persona", content="你是「小日历」的客服助手，语气友好专业，回答简洁。", priority=0 # 基础人设，优先级最低，始终生效 ) # 3. 定义 Skills product_skill = Skill( name="product_consult", description="处理产品功能、定价、对比相关的问题", contexts=[chat_context, product_context], # 组合多个上下文 model="deepseek-v4", # 产品咨询用 DeepSeek V4，便宜够用 temperature=0.3 ) tech_skill = Skill( name="tech_support", description="处理技术问题、报错、API 使用相关的问题", contexts=[chat_context, tech_context], model="claude-sonnet-4.6", # 技术问题用 Claude，推理更准 temperature=0.1 ) fallback_skill = Skill( name="general_chat", description="处理闲聊、打招呼、无法分类的问题", contexts=[chat_context], model="deepseek-v4", temperature=0.7 ) # 4. 创建引擎 engine = Engine( client=client, router=Router( skills=[product_skill, tech_skill, fallback_skill], routing_model="gpt-5.5", # 路由判断用 GPT-5.5，准确率高 ) ) # 5. 跑起来 response = engine.chat("你们 Pro 版支持多少个日历？") print(response.content) print(f"命中 Skill: {response.matched_skill}") print(f"实际注入上下文: {[c.name for c in response.active_contexts]}") 

运行结果：

Pro 版支持无限个日历，同时支持跨时区同步和团队协作，每月 29 元。 命中 Skill: product_consult 实际注入上下文: ['brand_persona', 'product_info'] 

关键点在于 contexts 是个列表，OpenClaw 会按 priority 排序后拼接成最终的 system prompt。低优先级的上下文块（比如品牌人设）会始终保留，高优先级的按 Skill 路由动态切换。

如果你已经有 RAG 系统，或者上下文需要实时从数据库/API 拉取，就得用 ContextProvider。

from openclaw import ContextProvider, ContextBlock import httpx class RAGContextProvider(ContextProvider): """从向量数据库动态拉取相关文档作为上下文""" def __init__(self, retriever_url: str): self.retriever_url = retriever_url async def resolve(self, query: str, skill_name: str, history: list) -> list[ContextBlock]: # 根据用户问题去 RAG 检索 async with httpx.AsyncClient() as client: resp = await client.post( self.retriever_url, json={"query": query, "top_k": 3} ) docs = resp.json()["documents"] # 把检索结果包装成 ContextBlock blocks = [] for i, doc in enumerate(docs): blocks.append(ContextBlock( name=f"rag_doc_{i}", content=doc["text"], priority=2, # RAG 结果优先级高于静态上下文 metadata={"source": doc["source"], "score": doc["score"]} )) return blocks # 使用 rag_provider = RAGContextProvider(retriever_url="http://localhost:8000/retrieve") tech_skill_v2 = Skill( name="tech_support_v2", description="处理技术问题", contexts=[chat_context], # 静态上下文 context_providers=[rag_provider], # 动态上下文，运行时解析 model="claude-sonnet-4.6", temperature=0.1 ) 

ContextProvider 的 resolve 方法在每次对话时都会被调用，返回的 ContextBlock 会和静态 contexts 合并后按 priority 排序。

这部分是我花时间最多的地方，记下来希望后面的人少走弯路。

坑 1：priority 冲突导致上下文被截断

一开始我把所有 ContextBlock 的 priority 都设成 1，结果当总 token 超过模型上下文窗口时，OpenClaw 会按 priority 从低到高删除上下文块。同优先级的情况下，删除顺序是不确定的，导致有时候品牌人设被删了，有时候产品文档被删了，输出很不稳定。

解决办法：给不同类型的上下文设不同的 priority。我的经验是：

• priority=0：基础人设，最后才被删
• priority=1：业务文档
• priority=2：RAG 检索结果（最新最相关，但也最容易过时）

坑 2：Router 的 routing_model 别用太便宜的模型

我一开始为了省钱，routing_model 用的 DeepSeek V4，结果路由准确率只有 70% 左右，经常把技术问题路由到产品咨询 Skill。换成 GPT-5.5 之后准确率到了 95%+。路由判断的 token 消耗很少（通常不到 200 tokens），别在这省钱。

坑 3：context_providers 是异步的，别忘了 await

如果你在同步代码里调用 engine.chat()，内部会自动处理异步。但如果你自己写了异步的 ContextProvider 然后在同步上下文里手动调 resolve()，会拿到一个 coroutine 对象而不是结果。报错信息还特别不明显，就是上下文为空，模型回答得莫名其妙。

# ❌ 错误 blocks = provider.resolve(query, skill_name, history) # 拿到 coroutine # ✅ 正确 import asyncio blocks = asyncio.run(provider.resolve(query, skill_name, history)) # ✅ 或者直接用 async async def main(): blocks = await provider.resolve(query, skill_name, history) 

坑 4：ContextBlock 的 content 别太长

单个 ContextBlock 超过 2000 tokens 时，OpenClaw 内部的拼接逻辑会变慢（它会做一次 token 计数来判断是否需要裁剪）。建议把长文档拆成多个小的 ContextBlock，既能精细控制优先级，裁剪时也更合理。

OpenClaw 的动态上下文配置核心就两件事：

1. 用 Skill + ContextBlock 做静态编排——大多数场景够用，配置简单
2. 用 ContextProvider 做动态注入——适合 RAG 或需要实时数据的场景

这套东西跟具体用哪个大模型无关，只要是 OpenAI 兼容协议的 API 都行。我目前项目里不同 Skill 挂不同模型：路由用 GPT-5.5 保准确率，技术问答用 Claude Sonnet 4.6 保推理质量，闲聊和简单查询用 DeepSeek V4 省成本。ofox.ai 是一个 AI 模型聚合平台，一个 API Key 可以调用 GPT-5.5、Claude Sonnet 4.6、DeepSeek V4 等 50+ 模型，改个 base_url 就行，不用每家单独注册和管理密钥，在这种多模型混用的场景下确实方便。

OpenClaw 迭代很快，文档跟不上代码是常态，建议直接看源码里的 examples/ 目录，比官方文档靠谱多了。