Compactação Não Corrige Contexto Que Nunca Esteve na Transcrição: Diagnosticando Estouros de Contexto do OpenClaw

Um relatório recente no r/openclaw destaca uma distinção crítica: contexto e histórico de conversa não são a mesma coisa. A sessão do usuário entrou em um loop de compactação—"Compactando contexto (0 mensagens)"—porque o prompt do modelo já excedia seu orçamento antes de qualquer conversa começar. Com cerca de 34.500 caracteres de prompt do sistema e apenas um orçamento de 8.000 tokens, a estimativa preliminar era de ~10.700 tokens. A compactação não encontrou mensagens de conversa para resumir, então cada tentativa retornava exatamente à mesma condição de estouro.

O contexto do OpenClaw inclui mais do que apenas turnos de chat. O prompt completo inclui o prompt do sistema, arquivos de workspace injetados (AGENTS.md, SOUL.md, IDENTITY.md, USER.md), metadados de habilidades, definições e esquemas de ferramentas, chamadas/resultados de ferramentas e anexos. A compactação apenas resume turnos de conversa mais antigos—se o custo dominante reside no prompt do sistema sempre carregado, compactar um transcript vazio nunca o reduzirá.

Diagnostique com Comandos Integrados

Antes de trocar de modelo ou ajustar as configurações de compactação, inspecione os contribuintes reais do contexto:

/status
/context list
/context detail
/context map

Execute /context map após pelo menos uma execução normal do modelo para que ele tenha um relatório capturado para visualizar.

Encontre o Verdadeiro Culpado

Depois de ter a análise, aja na categoria dominante:

• Histórico de conversa domina → compactar ou podar resultados antigos de ferramentas ajuda.
• Arquivos de workspace injetados dominam → remova instruções duplicadas e mova material de referência de fundo para fora dos arquivos sempre carregados. Instruções completas de habilidades são projetadas para carregar sob demanda—não as mantenha em arquivos injetados.
• Esquemas de ferramentas dominam → audite quais ferramentas esse agente realmente precisa. Esquemas consomem contexto mesmo que não sejam visíveis como texto de prompt.
• O prompt do sistema base + orçamento reservado de saída já excedem o orçamento utilizável do modelo → mudar o transcript é a camada errada. Isso se torna um problema de janela de modelo, orçamento reservado ou superfície de ferramentas.

Faça Reparos Reversíveis

O autor recomenda uma abordagem iterativa que preserva sua configuração atual:

1. Salve sua configuração atual.
2. Altere uma categoria de contribuinte por vez.
3. Inicie uma nova sessão e repita a mesma tarefa pequena.
4. Compare /context detail, logs de compactação do Gateway e o resultado real da tarefa antes/depois.

Uma contagem menor de tokens não é sucesso se o agente perder instruções ou ferramentas necessárias. A verificação requer todos os três:

• O prompt cabe no orçamento disponível
• O loop de compactação não se repete
• A mesma tarefa limitada é concluída corretamente

Você já executou /context detail? O que realmente domina seu contexto no OpenClaw: arquivos de workspace, ferramentas/habilidades ou histórico de conversa? Compartilhe suas descobertas no tópico.