OpenClaw достиг лимита контекста в 33K: Как это исправить
Разработчик на r/openclaw сообщает о постоянном ограничении контекста в 33K токенов в OpenClaw, несмотря на настройку контекстного окна в 262K. Проблема затрагивает все модели, которые они загружают локально, включая Qwen3.8-27B, и, похоже, находится вне контроля OpenClaw.
Что происходит
Пользователь правильно настроил контекстное окно:
openclaw config set agents.defaults.contextWindow 262144OpenClaw подтверждает, что модель поддерживает 262144 токенов, но ответы ухудшаются после ~33K токенов, что вынуждает часто использовать команды /compact или /new в Telegram. Запуск ollama ps показывает, что модель загружена только с контекстом 33K, независимо от собственной емкости модели.
Корень проблемы
Проблема, вероятно, в Ollama, а не в OpenClaw. Ollama по умолчанию использует размер контекста (часто 4096 или 8192), если не переопределить его с помощью переменной окружения OLLAMA_CONTEXT_LENGTH или параметра num_ctx в Modelfile. OpenClaw не передает длину контекста в Ollama, поэтому Ollama загружается с маленьким окном.
Решения
- Установите OLLAMA_CONTEXT_LENGTH: Перед запуском Ollama установите переменную окружения в 262144.
export OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=262144 - Обновите Modelfile: Если вы используете пользовательскую модель, добавьте параметр
и пересоздайте модель.PARAMETER num_ctx 262144 - Проверьте Docker: Если Ollama запускается в Docker, убедитесь, что переменная окружения передается через
docker run -e OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=262144.
Дополнительные примечания
Вы можете проверить загруженный контекст с помощью ollama ps — после исправления он должен показать новый размер. Также рассмотрите возможность использования OpenAI-совместимой конечной точки Ollama с num_ctx в запросе, что поддерживают некоторые клиенты.
Для получения дополнительных сведений ознакомьтесь с обсуждением в источнике.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Полезные советы от сообщества OpenClaw: глубокое погружение в оптимизацию AI-агентов.
Откройте для себя ценные советы от сообщества OpenClaw по оптимизации AI кодирующих агентов для повышения их производительности и эффективности. Эти идеи могут революционизировать ваши AI проекты.

Коды промптов Claude перепроверены: L99 острее, OODA уже, ARTIFACTS потускнели, и 3 новых кода для использования
Повторное тестирование через 6 месяцев промпт-кодов L99, OODA и ARTIFACTS на Claude показывает: L99 стал острее на Sonnet 4.6/Opus 4.7, OODA не справляется со стратегическими запросами, ARTIFACTS необязателен для кода, а три новых кода (/skeptic, /blindspots, /decompose) заслуживают ежедневного использования. Не используйте более 2 кодов одновременно.

Уровень управления для агентов Claude: жесткие границы безопасности и живые трассы в производстве
Пользователь API Claude создал легковесный уровень управления под агентом, чтобы добавить жесткие границы безопасности, мониторинг в реальном времени, управление через Telegram с участием человека и автоматическое создание контрольных точек — решая проблемы скрытых сбоев и неконтролируемых затрат токенов в длительных циклах агентов.

Как предотвратить гниение CLAUDE.md: Относитесь к правилам как к коду
После 18 месяцев использования в реальных проектах один разработчик делится четырьмя правилами, чтобы держать CLAUDE.md в пределах 100 строк: используйте его как указатель, отделяйте правила от источников, проверяйте в каждом PR и удаляйте больше, чем добавляете.