Token 是系统资源，而不是聊天记录

这是 OpenClaw 在设计长期运行 Agent 系统时，一个被反复验证过的结论。

在大多数 AI 产品中，Context Window 被当成“对话历史”。在 OpenClaw 中，它被当成和 RAM、CPU 同级的 稀缺系统资源。这两种理解，决定了系统能不能跑得久。

从物理约束开始，而不是从聊天开始

Context Window 不是抽象概念，而是明确的物理上限。

当上下文无限堆叠时，会发生三件确定的事情： - 有效指令被历史噪音淹没 - Token 成本和延迟快速失控 - Agent 偏离最初目标，在局部细节中打转

这不是模型问题，而是系统设计问题。

OpenClaw 的选择很直接：把 token 上升为一等系统资源，用系统方法去管理它。

为什么只靠参数规则一定会失败

行业里最常见的做法是参数化控制：TTL、滑动窗口、定期 summary。

这些方法工程上简单，但语义上是盲的： - TTL 会删除“依然重要但不再新鲜”的决策 - 机械总结会把关键约束和无关闲聊一起压缩

结果是：系统看似在“管理 token”，实际上在随机丢失上下文价值。

这也是 OpenClaw 不满足于单层参数策略的原因。

OpenClaw 的双层上下文架构

OpenClaw 将 token 管理明确拆成两层，各司其职。

第一层：安全兜底层（Safety Net）

这一层完全参数化，对 Agent 逻辑不可见，目标只有一个：

系统永远不要因为 token 耗尽而崩溃。

它负责： - token 使用监控 - 紧急压缩 - TTL 清理非活跃会话

第二层：语义生命周期层（Semantic Lifecycle）

这是 OpenClaw 的核心，也是“智能”发生的地方。

在这一层，token 的去留不由时间决定，而由项目与意图决定。

• 写作任务：只保留当前段落和结构，大段正文外移
• 架构设计：保留决策与约束，推理过程在结论确定后立即释放
• 日常对话：采用简单 FIFO，不引入额外复杂度

一句话原则：保留结果，释放过程。

从架构视角看 Token 管理栈

下面这张图，是 OpenClaw 对 token / context 管理的整体架构视图：

可以把它理解为一条清晰的控制栈：

• 上层：语义生命周期（项目识别、checkpoint、语义 GC）
• 中层：安全兜底（监控、压缩、TTL）
• 底层：模型的物理 Context Window

智能负责“怎么用”，参数负责“别炸”。

Checkpoint：一个系统原语，而不是功能

在 OpenClaw 中，Checkpoint 不是“存档按钮”，而是一个系统级原语。

一次 Checkpoint 会完成四个原子动作： 1. 把当前对话塌缩为结构化状态（目标 / 决策 / 下一步） 2. 将状态持久化 3. 清空当前 Context Window 4. 以最小状态重新注入系统

结果是：

Agent 在几乎零 token 占用的情况下，继续同一个长期任务。

这使得真正的 long‑running agent 成为可能。

结语：这不是省 token，而是让系统能一直跑

OpenClaw 管理 token 的目标，从来不是为了节省几分钱 API 成本。

真正的目标是：

在有限的上下文带宽内，让 Agent 可以持续运行、持续决策、持续演化。

当 token 被当成系统资源，而不是聊天副产物， 长期自治 Agent 才真正成为工程问题，而不是运气问题。

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