シングルワークスペースアーキテクチャによるAIエージェントのコンテキスト肥大化の削減

r/openclawの開発者が、複雑な「エージェント群」から単一ワークスペースアーキテクチャへ移行することでAIエージェントのコンテキスト肥大化を削減した手法を詳述しました。具体的な変更をいくつか実装した後、起動時のコンテキストを27,000トークンから4,000トークン（85％削減）に削減したと報告しています。

主要な実装詳細

この手法では、4つの具体的な変更が行われました：

• ルート設定の簡素化： グローバルなAGENTS.mdファイルを基本要素（音声と普遍的なルール）のみに削減し、純粋なベースラインとして機能させました。グローバルなMEMORY.mdファイルは完全に削除しました。
• チャネルレベルのアイデンティティ注入： OpenClawを使用して特定のDiscordチャネルを特定のプロジェクト環境にマッピングすることで、チャット環境にプロジェクト分離をハードコードしました。設定例：

"1478382862150664344": {
  "systemPrompt": "あなたは#social-mediaのソーシャルメディアエージェントです。LinkedInからSubstackへの成長に専念してください。memory/social_media/フォルダ内に留まってください。\n起動時：memory/social_media/YYYY-MM-DD.md（今日）とmemory/social_media/MEMORY.mdを読み込んでください。",
  "skills": ["linkedin-content-writing", "nano-banana-pro"]
}

• 分離されたメモリフォルダ： 各チャネルには専用のフォルダ（例：memory/social_media/）が割り当てられ、チャネルの日次作業ログ（YYYY-MM-DD.md）とチャネル固有の分離されたプロジェクト固有のMEMORY.mdファイルが含まれています。
• ツール課税の削減： 最小限のグローバルツールプロファイルに移行し、エージェントが関連チャネルにいる場合にのみ、設定内の「skills」配列に示すように専門スキルを注入しました。

開発者は、これらの変更前にはAIアシスタントが応答する前に20秒間自身のコンテキストを読み込み、複数のプロジェクトにわたってコンテキストが27,000トークンに達していたと指摘しました。新しい手法では、ファイルシステムと完全に一致するエージェントの思考内分離が実現されています。