问题背景

       OpenClaw版本升级4.8后，对话框中反复提示上下文超出限制，导致无法正常使用，我尝试通过清理Seession、/compact手动压缩上下文、/new开启新会话等方式，均无法解决。

原因分析

      OpenClaw4.8版本后增加了对上下文压缩的校验，而我的“龙虾环境”，前期没有对上下文压缩做详细配置，而是采用了系统模式的设置。位了结局问题详细研究了下上下文压缩参考配置。

解决方案

1）上下文压缩参数设置

        openclaw.json文件中，默认无如下参数：reserveTokensFloor、 notifyUser、  identifierPolicy、memoryFlush、softThresholdTokens。需要根据自己使用的模型参数大小做下设置。

        如下是按照DeepSeek-v3.2模型做的设置，DeepSeek-v3.2支持128K上下文长度，最大输入长度96k，最大输出32k（默认4k），最大思维链输出长度32k

  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "/home/ubuntu/.openclaw/workspace",
      "compaction": {
        "mode": "safeguard",
        "reserveTokensFloor": 50000,
        "notifyUser": true,
        "identifierPolicy": "strict",
        "memoryFlush": {
          "enabled": true,
          "softThresholdTokens": 4000
        }
      },
      "model": {
        "primary": "custom-api-lkeap-cloud-tencent-com/deepseek-v3.2"
      },
      "models": {
        "custom-api-lkeap-cloud-tencent-com/deepseek-v3.2": {
          "alias": "deepseek-v3.2"
        }
      }
    }
  },

2）OpenClaw.json 模型参数设置

"models": [
          {
            "id": "deepseek-v3.2",
            "name": "deepseek-v3.2 (Custom Provider)",
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8000,
            "input": [
              "text"
            ],

压缩触发时机: 当对话历史接近模型的 128,000 令牌限制时，系统会自动压缩

压缩策略: 保留最新的 50,000 令牌，删除较旧的对话历史

用户感知: 压缩时会通知用户，保持透明度

内存管理: 使用内存刷新机制，平衡性能和内存使用

验证与测试

按照上述参数修改后，问题得到解决。

后续优化思路

当前配置较为保守，如果遇到频繁的上下文压缩，可以考虑：降低 reserveTokensFloor 值（如改为 30,000）调整 memoryFlush.softThresholdTokens（如改为 8,000）

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