实践openclaw-concepts
Context · OpenClaw — 理解AI agent的上下文窗口构成，优化token使用与成本
理解AI agent的上下文窗口构成，优化token使用与成本
2026-07-06原文
本文为要点摘要，完整细节以原文为准。
- 上下文构成透明化：OpenClaw通过
/context list、/context detail等命令，清晰展示系统提示、注入文件、工具schema等各部分占用的字符/Token数，帮助开发者定位瓶颈。 含义：Agent harness应提供细粒度上下文审计能力，让开发者能精确控制每次调用的输入。 - 文件注入与截断机制：默认注入AGENTS.md等固定文件，并设置单文件最大字符数（如20000）和总注入上限（如60000），超出时自动截断并可选添加警告。 含义：Prompt设计需考虑文件大小限制，优先注入关键信息，避免因截断丢失核心指令。
- 技能与工具的分离加载：系统提示仅包含技能列表（名称+描述），具体指令按需读取；工具schema虽不可见但计入上下文，且不同工具schema大小差异显著（如browser schema近10KB）。 含义：Agent harness应支持按需加载技能指令，并监控工具schema开销，避免不必要的上下文膨胀。