La compaction ne peut pas corriger un contexte qui n'a jamais été dans la transcription : diagnostiquer les débordements de contexte d'OpenClaw

Un récent rapport sur r/openclaw met en évidence une distinction cruciale : le contexte et l'historique de conversation ne sont pas la même chose. La session de l'utilisateur a atteint une boucle de compaction—"Compacting context (0 messages)"—parce que le prompt du modèle dépassait déjà son budget avant même le début de la conversation. Avec environ 34 500 caractères de prompt système et un budget de seulement 8 000 jetons, l'estimation préliminaire était d'environ 10 700 jetons. La compaction n'a trouvé aucun message de conversation à résumer, donc chaque nouvelle tentative revenait exactement à la même condition de dépassement.

Le contexte d'OpenClaw comprend plus que les simples tours de chat. Le prompt complet inclut le prompt système, les fichiers d'espace de travail injectés (AGENTS.md, SOUL.md, IDENTITY.md, USER.md), les métadonnées de compétences, les définitions et schémas d'outils, les appels/résultats d'outils, et les pièces jointes. La compaction ne résume que les tours de conversation plus anciens—si le coût dominant réside dans le prompt système toujours chargé, compacter un transcript vide ne le réduira jamais.

Diagnostiquez avec les commandes intégrées

Avant de changer de modèle ou de modifier les réglages de compaction, inspectez les contributeurs réels du contexte :

/status
/context list
/context detail
/context map

Exécutez /context map après au moins une exécution normale du modèle pour qu'il ait un rapport capturé à visualiser.

Trouvez le vrai coupable

Une fois que vous avez la répartition, agissez sur la catégorie dominante :

• L'historique de conversation domine → la compaction ou l'élagage des anciens résultats d'outils aide.
• Les fichiers d'espace de travail injectés dominent → supprimez les instructions dupliquées et déplacez le matériel de référence de fond hors des fichiers toujours chargés. Les instructions complètes des compétences sont conçues pour être chargées à la demande—ne les gardez pas dans les fichiers injectés.
• Les schémas d'outils dominent → auditez quels outils cet agent a réellement besoin. Les schémas consomment du contexte même s'ils ne sont pas visibles comme texte de prompt.
• Le prompt système de base + le budget de sortie réservé dépassent déjà le budget utilisable du modèle → changer le transcript est la mauvaise couche. Cela devient un problème de fenêtre de modèle, de budget réservé ou de surface d'outils.

Rendez les réparations réversibles

L'auteur recommande une approche itérative qui préserve votre configuration actuelle :

1. Enregistrez votre configuration actuelle.
2. Changez une catégorie de contributeurs à la fois.
3. Démarrez une nouvelle session et répétez la même petite tâche.
4. Comparez /context detail, les journaux de compaction de Gateway, et le résultat réel de la tâche avant/après.

Un nombre de jetons plus bas n'est pas un succès si l'agent perd des instructions ou des outils requis. La vérification nécessite les trois éléments :

• Le prompt tient dans le budget disponible
• La boucle de compaction ne se reproduit pas
• La même tâche limitée se termine correctement

Avez-vous exécuté /context detail ? Qu'est-ce qui domine réellement votre contexte OpenClaw : fichiers d'espace de travail, outils/compétences, ou historique de conversation ? Partagez vos conclusions dans le fil.