智能内存管理系统 v3.4 —— OpenClaw 2026.3.7 可插拔上下文引擎集成、语义缓存层、动态上下文窗口、多上下文协同、搜索速度提升10倍、节省40%令牌

通过模型感知优化降低OpenClaw AI成本，提供基于模型上下文窗口的动态压缩预设、智能文件压缩和可靠的模型检测与回退机制，支持Claude、GPT-4、Gemini、DeepSeek等模型

长时间运行大语言模型代理的上下文窗口维护。基于研究（JetBrains/NeurIPS 2025、OpenHands、Letta/MemGPT、LLMLingua），提供在何时以及如何压缩、掩码、切换或委派上下文的决策规则。适用于代理运行时间较长、工具输出累积过多、接近上下文限制或出现压缩/溢出问题的场景，也适用于需要长期管理上下文的代理架构设计。

适用于AI辅助开发的Node.js项目架构规范，强制要求文件拆分（小于400行）、配置外化、路由模块化和管理面板集成。适用于新建Node.js项目、重构大型单文件代码库，或因文件过大导致AI上下文窗口超载时使用。涵盖H5游戏（Canvas/Phaser/Matter.js）、数据工具（爬虫/抓取工具）、内容平台、监控面板、API服务和SDK库。

通过分区、预压缩检查点和信息生命周期管理来优化 OpenClaw 上下文窗口的使用。当会话上下文接近上限（超过80%）、代理在压缩后出现“记忆丢失”或希望降低长任务的令牌成本和延迟时使用。

内存是智能代理的基石，没有它，每次交互都需从零开始。本技能涵盖代理内存的架构：短期记忆（上下文窗口）和长期记忆（向量数据库）

当用户询问“理解上下文”“解释上下文窗口”“设计代理架构”“调试上下文问题”“优化上下文使用”，或讨论上下文组件、注意力机制、渐进式披露、上下文预算等内容时，应使用此技能

管理大语言模型上下文窗口的策略，包括摘要、裁剪、路由和避免上下文退化 适用场景：上下文窗口、令牌限制、上下文管理、上下文工程、长文本