So beheben Sie OpenClaw-Antwortzeiten durch Reduzierung von Kontextüberladung

Problem: Stille Kontextverkürzung verursacht langsame Antworten

Ein Entwickler, der OpenClaw 24/7 auf einem Mac Mini M4 betrieb, erlebte 10-minütige Antwortzeiten auf einfache Nachrichten. Untersuchungen ergaben, dass die Workspace-Bootstrap-Datei MEMORY.md 26.421 Zeichen enthielt (das Limit von 20.000 Zeichen überschritt) und im injizierten Kontext stillschweigend gekürzt wurde. Etwa 47.000 Zeichen an Workspace-Dateien wurden vor jeder Benutzereingabe in jede Nachricht injiziert, wobei MEMORY.md allein 26.755 Zeichen umfasste.

Identifizierte Ursachen

• MEMORY.md enthielt vollständige Bereitstellungsbefehle, finanzielle Aufschlüsselungen und ausführliche Projektbeschreibungen, anstatt als Index zu dienen
• Standard-Workspace-Dateien waren mit doppelten Inhalten aufgebläht (AGENTS.md enthielt Anweisungen, die Systemaufforderungen duplizierten, TOOLS.md enthielt Telegram-Gruppen, die bereits in MEMORY.md standen)
• Keine festen Grenzen für Dateigrößen, sodass Dateien wachsen konnten, bis sie das Standard-limit von bootstrapMaxChars bei 20.000 erreichten und stillschweigend gekürzt wurden

Ergebnisse der Dateiumstrukturierung

Der Entwickler strukturierte die Dateien nach dem Prinzip um, dass MEMORY.md nur Verweise enthalten sollte. Wenn Informationen bei Bedarf in einer Projektdatei nachgeschlagen werden können, gehören sie nicht in MEMORY.md.

• MEMORY.md: Reduziert von 26.755 Zeichen auf 3.456 Zeichen
• AGENTS.md: Reduziert von 8.436 Zeichen auf 2.538 Zeichen
• TOOLS.md: Reduziert von 4.468 Zeichen auf 2.350 Zeichen
• Gesamter injizierter Kontext: Reduziert von ~47k Zeichen auf ~16k Zeichen

Es wurden nicht-standardmäßige Dateien (PROJECTS.md, LESSONS.md, VOICE.md) für Projektstatus, Telegram-IDs, Automatisierungen und Infrastruktur erstellt. Diese Dateien werden nicht automatisch injiziert, sind aber über memory_search durchsuchbar, wenn relevant.

Konfigurationsänderungen

Fügen Sie diese Einstellungen unter agents.defaults in ~/.openclaw/openclaw.json hinzu:

{
  "bootstrapMaxChars": 8000,
  "bootstrapTotalMaxChars": 40000,
  "compaction": {
    "mode": "safeguard",
    "reserveTokensFloor": 20000,
    "memoryFlush": {
      "enabled": true,
      "softThresholdTokens": 4000,
      "systemPrompt": "Session nearing compaction. Store durable memories now.",
      "prompt": "Write any lasting notes to memory/YYYY-MM-DD.md; reply with NO_REPLY if nothing to store."
    }
  },
  "memorySearch": {
    // Configuration continues from source
  }
}

Forschungserkenntnisse

Der Entwickler recherchierte mehrere Quellen, bevor er die Änderungen umsetzte:

• OpenClaw offizielle Dokumentation für memory.md, agent-workspace.md, Komprimierungsdokumentation und Kontextdokumentation
• r/AI_Agents Beitrag "8 Ways OpenClaw Reduces Context Loss in Long-Running Agents" mit der Erkenntnis: "Kontext ist eine neue Art von Ressource, wie RAM."
• r/ClaudeAI Beitrag "How I solved context loss in long-running Claude agent sessions", der reserveTokensFloor und ein leichtgewichtiges conversation-state.md Session-Lesezeichen einführte
• Arxiv-Papier 2602.11988v1 über Agent-Speicherverwaltung fand heraus, dass Kontextdateien die Aufgaben-Erfolgsrate um ~3% reduzieren und die Inferenzkosten um 20%+ erhöhen