OpenClaw 使用指南：如何正确管理对话上下文

从一个错误的使用方式说起——我曾经一整天都在给 AI 塞任务，结果它越来越慢，最后卡住不动。

问题：为什么 AI 会越用越慢？

OpenClaw（以及所有基于大语言模型的 AI 助手）有一个共同特点：对话上下文会累积。

每一次对话，系统都会把历史消息传给模型。随着对话变长，token 消耗会呈指数级增长：

开始的几次对话：响应飞快
几十轮之后：明显变慢
上百轮之后：可能直接卡住或超时

这不是 AI “累了”，而是上下文窗口被撑满导致的性能问题。

解决方案：一个任务，一个对话

正确的使用方式是：

做完一件事 → /new → 开始下一件事

核心命令速查

命令	作用	使用场景
`/new`	开启新对话（保留当前会话记忆）	完成一个独立任务后
`/new <model>`	新开对话并切换模型	需要换模型时
`/reset`	重置当前会话（清空上下文）	对话混乱，想从头开始
`/status`	查看当前状态和用量	随时检查
`/model`	查看/切换模型	需要换模型时
`/model list`	列出可用模型	选择模型时
`/think <off/minimal/low/medium/high/xhigh>`	调整思考深度	复杂问题加深，简单问题关闭
`/verbose on/off`	开关详细模式	调试时开启
`/compact`	压缩上下文	对话太长但不想重置

进阶指令

指令	作用
`/reasoning on/off/stream`	开关推理显示
`/elevated on/off/ask/full`	控制高权限工具
`/queue <mode>`	调整消息队列模式
`/usage off/tokens/full/cost`	控制用量显示

如何保持连续性？

你可能会问：频繁 /new 会不会让 AI 忘记之前的事？

不会——因为 OpenClaw 有文件记忆系统：

MEMORY.md：核心记忆，每次启动读取
memory/YYYY-MM-DD.md：每日日志
HEARTBEAT.md：定时任务配置
SOUL.md、IDENTITY.md、USER.md：身份定义

这些文件在每次新会话时自动加载，确保 AI 记得你是谁、你们在做什么。

实战示例

❌ 错误用法

用户：帮我查一下天气
AI：北京今天晴，15°C...
用户：好的，再帮我写个脚本
AI：（写完脚本）
用户：对了，刚才那个天气...
AI：（需要回溯查找）
用户：还有，帮我分析这个数据...
AI：（越来越慢）
...（20分钟后）
用户：在吗？
AI：（卡住无响应）

✅ 正确用法

[对话1]
用户：帮我查一下天气
AI：北京今天晴...
用户：/new

[对话2] 
用户：帮我写个脚本
AI：（写完）
用户：/new

[对话3]
用户：分析这个数据
AI：（分析完成）
用户：/new

每个对话专注一件事，响应保持快速，AI 始终清醒。

什么时候不用 /new？

有些情况需要保持上下文：

代码调试：需要回顾之前的错误信息
长篇写作：需要保持文风一致
复杂分析：多轮追问同一个问题

但即使是这些场景，如果对话超过 30-40 轮，也建议 /compact 压缩或 /new 重新开始。

配置建议

在 ~/.openclaw/openclaw.json 中：

{
  session: {
    dmScope: "per-channel-peer",  // 多用户场景推荐
    maintenance: {
      mode: "enforce",           // 自动清理旧会话
      pruneAfter: "30d",
      maxEntries: 500,
    },
  },
  commands: {
    text: true,    // 启用文本命令
    bash: false,   // 谨慎开启主机命令
    config: true,  // 允许配置命令
  },
}

总结

误区	正解
一个对话塞一整天任务	一个任务一个对话
依赖长对话保持记忆	用文件系统保持连续性
等 AI 卡住了才处理	主动 `/new` 管理会话
害怕 AI 忘记事情	相信记忆文件 + 新会话的加载机制

记住：频繁 /new 不是打断，而是让 AI 保持最佳状态。

最后更新：2026-03-11