Исправление раздутия промптов и медленных циклов ответа в OpenClaw

Если ваш главный агент OpenClaw стал работать медленнее — с задержками в несколько минут перед действием — корень проблемы, скорее всего, в раздувании контекста, а не в единичной ошибке. Основываясь на подробном посте Reddit, проблема возникает из-за комбинации постоянно внедряемых файлов проекта, избыточных видимых навыков, больших схем инструментов и истории разговора, что запускает циклы уплотнения и повторных попыток.
Что вызывало раздувание
- Постоянно внедряемый контекст проекта: Файлы, такие как
AGENTS.md,HEARTBEAT.mdиTOOLS.md, отправляются каждый раунд. Со временем они превратились в мини-руководства. Примерные размеры до:AGENTS.md8 618 байт,HEARTBEAT.md4 970 байт,TOOLS.md8 820 байт (всего 22 408 байт). - Слишком много видимых навыков: У главного агента было 60 видимых навыков. OpenClaw внедряет каталог навыков (имя, описание, путь) каждый раунд, а инструкции агента поощряют сканирование списка навыков перед ответом, что добавляет издержки и лишние чтения файлов.
- Схемы инструментов: JSON-определения доступных инструментов (параметры, перечисления, описания) необходимы для того, чтобы модель могла вызывать инструменты, но каждая схема потребляет место в контексте.
- История разговора: LLM-вызовы не имеют состояния, поэтому OpenClaw каждый раунд отправляет достаточный объем истории. Огромные журналы, большие выводы инструментов и длинные отладочные трассировки становятся частью нагрузки.
- Давление уплотнения/повторных попыток: Большая базовая линия + большая история → уплотнение → повторные попытки → всё ещё большая фиксированная базовая линия → остаётся медленной. Уплотнение не может обрезать постоянно внедряемые базовые линии или сохранённые последние сообщения.
Что было изменено
1. Агрессивный белый список навыков главного агента
Изменено с 60 неограниченных навыков на небольшой явный белый список из 10 защитных мер:
source-grounded-claims
pre-send-check
session-status-claim-check
verify-after-edit
сбой-проверки-перед-отправкой
проверка-утверждений-источника
проверка-статуса-сеанса
проверка-после-редактирования
раскрытие-временной-ошибки
оговорка-о-результатах-неудачного-подагента
защита-изменения-шлюза
восстановление-openclaw-webui-tailscale
защита-сети-tailscale
защита-длительных-задач
2. Уменьшены постоянно внедряемые файлы
Уплотнены файлы AGENTS.md, HEARTBEAT.md и TOOLS.md в файлы маршрутизации/индексы, а не в гигантские руководства. После уплотнения:
AGENTS.md 4 804 байт
HEARTBEAT.md 2 177 байт
TOOLS.md 2 387 байт
Всего 9 368 байт
3. Изменена практика работы
- Для аудитов и диагностики: используйте подагентов с
lightContext:true. - Сохраняйте большие журналы/отчёты в файлы, а не вставляйте в основной чат.
- Обобщайте результаты в основной сессии; не вставляйте огромные журналы/выводы инструментов.
- Используйте ограниченные
tail,grep,sed -nдля просмотра файлов без выгрузки полного содержимого.
Эти изменения напрямую решают проблему цикла обратной связи, когда загрузка всего перед каждым раундом вызывала уплотнение и задержки. Упомянута конкретная версия 26.04.2026, но совет применим к любому экземпляру OpenClaw, испытывающему подобное раздувание.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Запуск OpenClaw локально с помощью Ollama, чтобы избежать затрат на API
Пользователь Reddit делится своим опытом перехода с API-версии OpenClaw на локальный запуск с помощью Ollama, что позволило исключить расходы на API, сохранив при этом рабочие процессы. Он создал пошаговое видео-руководство по установке.

Оптимизация AutoResearch на RTX 5090: Что не сработало и что дало результат
Разработчик делится конкретными деталями конфигурации для запуска AutoResearch на системе RTX 5090/Blackwell, включая неудачные подходы, которые казались рабочими, но показывали плохую производительность, и рабочую конфигурацию, которая обеспечила стабильные результаты с TOTAL_BATCH_SIZE=2**17 и TIME_BUDGET=1200.

Исследования показывают, что эффективное взаимодействие с ИИ — это совместная коммуникация, а не инженерия.
Рецензируемые исследования показывают, что эффективное промптирование с моделями ИИ следует тем же принципам кооперативной коммуникации, которые используют люди. Анализ компании Lakera демонстрирует, что большинство неудач с промтами проистекает из неоднозначности, а не из ограничений модели.

CLAUDE.md Конституция: Создание персонального AI-агента — Часть II Обзор файла
CEO делится аннотированным файлом CLAUDE.md — 16 разделов, охватывающих идентичность, проактивность, память, дедлайны и жёсткие правила, созданным за 6 недель для компании из 50 человек.