OpenClawの応答時間を改善する方法:コンテキストの肥大化を削減して

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: February 24, 2026🔗 Source
OpenClawの応答時間を改善する方法:コンテキストの肥大化を削減して
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問題: サイレントなコンテキスト切り捨てによる応答遅延

Mac Mini M4でOpenClawを24時間稼働させていた開発者は、単純なメッセージへの応答に10分かかる問題を経験しました。調査の結果、ワークスペースのブートストラップファイルMEMORY.mdが26,421文字(20,000文字の制限を超えている)であり、注入されるコンテキスト内でサイレントに切り捨てられていたことが判明しました。ユーザー入力の前に、約47,000文字のワークスペースファイルがすべてのメッセージに注入されており、MEMORY.mdだけでも26,755文字ありました。

特定された根本原因

  • MEMORY.mdがインデックスとして機能する代わりに、完全なデプロイコマンド、財務内訳、冗長なプロジェクト記述を含んでいた
  • 標準的なワークスペースファイルが重複した内容で肥大化していた(AGENTS.mdにはシステムプロンプトと重複する指示が、TOOLS.mdにはすでにMEMORY.mdにあるTelegramグループが含まれていた)
  • ファイルサイズに厳格な上限がなく、ファイルがデフォルトのbootstrapMaxChars制限である20,000文字に達してサイレントに切り捨てられるまで肥大化を許していた

ファイル再構築の結果

開発者は、MEMORY.mdにはポインタのみを含めるべきという原則を用いてファイルを再構築しました。必要な時にプロジェクトファイルで参照できる情報は、MEMORY.mdに属さないと判断しました。

  • MEMORY.md: 26,755文字から3,456文字に削減
  • AGENTS.md: 8,436文字から2,538文字に削減
  • TOOLS.md: 4,468文字から2,350文字に削減
  • 注入されるコンテキスト合計: 約47k文字から約16k文字に削減

ベンチャーの状況、Telegram ID、自動化、インフラストラクチャ用に、非標準ファイル(PROJECTS.md、LESSONS.md、VOICE.md)を作成しました。これらのファイルは自動注入されませんが、関連する際にはmemory_searchで検索可能です。

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設定変更

以下の設定を~/.openclaw/openclaw.jsonのagents.defaultsに追加してください:

{
  "bootstrapMaxChars": 8000,
  "bootstrapTotalMaxChars": 40000,
  "compaction": {
    "mode": "safeguard",
    "reserveTokensFloor": 20000,
    "memoryFlush": {
      "enabled": true,
      "softThresholdTokens": 4000,
      "systemPrompt": "セッションが圧縮に近づいています。永続的なメモリを今すぐ保存してください。",
      "prompt": "永続的なメモをmemory/YYYY-MM-DD.mdに書き込んでください。保存するものがなければNO_REPLYで返信してください。"
    }
  },
  "memorySearch": {
    // 設定はソースから続く
  }
}

調査による洞察

開発者は変更を実施する前に複数の情報源を調査しました:

  • OpenClaw公式ドキュメントのmemory.md、agent-workspace.md、圧縮ドキュメント、コンテキストドキュメント
  • r/AI_Agentsの投稿「8 Ways OpenClaw Reduces Context Loss in Long-Running Agents」からの洞察:「コンテキストはRAMのような新しい種類のリソースです。」
  • r/ClaudeAIの投稿「How I solved context loss in long-running Claude agent sessions」では、reserveTokensFloorと軽量なconversation-state.mdセッションブックマークが紹介されました
  • エージェントメモリ管理に関するArxiv論文2602.11988v1では、コンテキストファイルがタスクの成功率を約3%低下させ、推論コストを20%以上増加させることが判明しました

📖 完全なソースを読む: r/clawdbot

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