Comment réduire les temps de réponse d'OpenClaw en optimisant le contexte

Problème : Troncature Silencieuse du Contexte Provoquant des Réponses Lentes

Un développeur exécutant OpenClaw 24h/24 et 7j/7 sur un Mac Mini M4 a constaté des temps de réponse de 10 minutes pour des messages simples. L'enquête a révélé que le fichier d'amorçage de l'espace de travail MEMORY.md contenait 26 421 caractères (dépassant la limite de 20 000 caractères) et était silencieusement tronqué dans le contexte injecté. Environ 47 000 caractères de fichiers d'espace de travail étaient injectés dans chaque message avant toute saisie utilisateur, avec MEMORY.md seul à 26 755 caractères.

Causes Racines Identifiées

• MEMORY.md contenait des commandes de déploiement complètes, des répartitions financières et des descriptions de projet verbeuses au lieu de servir d'index
• Les fichiers d'espace de travail standard étaient gonflés de contenu en double (AGENTS.md avait des instructions dupliquant les invites système, TOOLS.md contenait des groupes Telegram déjà présents dans MEMORY.md)
• Aucune limite stricte sur la taille des fichiers, permettant aux fichiers de dériver jusqu'à atteindre la limite par défaut de bootstrapMaxChars de 20 000 et d'être tronqués silencieusement

Résultats de la Restructuration des Fichiers

Le développeur a restructuré les fichiers en utilisant le principe que MEMORY.md ne doit contenir que des pointeurs. Si une information peut être consultée dans un fichier de projet lorsque nécessaire, elle n'a pas sa place dans MEMORY.md.

• MEMORY.md : Réduit de 26 755 caractères à 3 456 caractères
• AGENTS.md : Réduit de 8 436 caractères à 2 538 caractères
• TOOLS.md : Réduit de 4 468 caractères à 2 350 caractères
• Contexte injecté total : Réduit d'environ 47k caractères à environ 16k caractères

Création de fichiers non standard (PROJECTS.md, LESSONS.md, VOICE.md) pour le statut des projets, les identifiants Telegram, les automatisations et l'infrastructure. Ces fichiers ne sont pas auto-injectés mais sont consultables via memory_search lorsque pertinent.

Modifications de Configuration

Ajoutez ces paramètres à ~/.openclaw/openclaw.json sous agents.defaults :

{
  "bootstrapMaxChars": 8000,
  "bootstrapTotalMaxChars": 40000,
  "compaction": {
    "mode": "safeguard",
    "reserveTokensFloor": 20000,
    "memoryFlush": {
      "enabled": true,
      "softThresholdTokens": 4000,
      "systemPrompt": "Session approchant du compactage. Stockez les mémoires durables maintenant.",
      "prompt": "Écrivez toute note durable dans memory/YYYY-MM-DD.md ; répondez avec NO_REPLY si rien à stocker."
    }
  },
  "memorySearch": {
    // La configuration continue depuis la source
  }
}

Perspectives de Recherche

Le développeur a consulté plusieurs sources avant de mettre en œuvre les changements :

• Documentation officielle d'OpenClaw pour memory.md, agent-workspace.md, la documentation sur le compactage et la documentation sur le contexte
• Publication r/AI_Agents "8 Façons dont OpenClaw Réduit la Perte de Contexte dans les Agents à Longue Durée de Vie" avec l'idée : "Le contexte est une nouvelle sorte de ressource, comme la RAM."
• Publication r/ClaudeAI "Comment j'ai résolu la perte de contexte dans les sessions d'agent Claude à longue durée de vie" qui a introduit reserveTokensFloor et un marque-page de session conversation-state.md léger
• Article Arxiv 2602.11988v1 sur la gestion de la mémoire des agents a révélé que les fichiers de contexte réduisent les taux de réussite des tâches d'environ 3 % et augmentent les coûts d'inférence de plus de 20 %