本文档解释 OpenClaw 如何端到端管理会话:
- 会话路由(入站消息如何映射到
sessionKey)
- 会话存储(
sessions.json)及其跟踪的内容
- 记录持久化(
*.jsonl)及其结构
- 记录清理(运行前的提供商特定修复)
- 上下文限制(上下文窗口 vs 跟踪的 token 数)
- 压缩(手动 + 自动压缩)以及在何处挂接压缩前工作
- 静默内务处理(例如不应产生用户可见输出的记忆写入)
如果你想先了解更高层次的概述,请从以下内容开始:
事实来源:Gateway 网关
OpenClaw 围绕一个拥有会话状态的单一 Gateway 网关进程设计。
- UI(macOS 应用、web 控制 UI、TUI)应该向 Gateway 网关查询会话列表和 token 计数。
- 在远程模式下,会话文件在远程主机上;“检查你的本地 Mac 文件”不会反映 Gateway 网关正在使用的内容。
两个持久化层
OpenClaw 在两个层中持久化会话:
-
会话存储(
sessions.json)
- 键/值映射:
sessionKey -> SessionEntry
- 小型、可变、可安全编辑(或删除条目)
- 跟踪会话元数据(当前会话 ID、最后活动时间、开关、token 计数器等)
-
记录(
<sessionId>.jsonl)
- 具有树形结构的仅追加记录(条目有
id + parentId)
- 存储实际对话 + 工具调用 + 压缩摘要
- 用于为后续回合重建模型上下文
磁盘上的位置
在 Gateway 网关主机上,每个智能体:
- 存储:
~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/sessions.json
- 记录:
~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/<sessionId>.jsonl
- Telegram 话题会话:
.../<sessionId>-topic-<threadId>.jsonl
OpenClaw 通过 src/config/sessions.ts 解析这些位置。
会话键(sessionKey)
sessionKey 标识你所在的哪个对话桶(路由 + 隔离)。
常见模式:
- 主要/直接聊天(每个智能体):
agent:<agentId>:<mainKey>(默认 main)
- 群组:
agent:<agentId>:<channel>:group:<id>
- 房间/频道(Discord/Slack):
agent:<agentId>:<channel>:channel:<id> 或 ...:room:<id>
- 定时任务:
cron:<job.id>
- Webhook:
hook:<uuid>(除非被覆盖)
规范规则记录在 /concepts/session。
会话 ID(sessionId)
每个 sessionKey 指向一个当前的 sessionId(继续对话的记录文件)。
经验法则:
- 重置(
/new、/reset)为该 sessionKey 创建一个新的 sessionId。
- 每日重置(默认 Gateway 网关主机本地时间凌晨 4:00)在重置边界后的下一条消息时创建一个新的
sessionId。
- 空闲过期(
session.reset.idleMinutes 或旧版 session.idleMinutes)当消息在空闲窗口后到达时创建一个新的 sessionId。当同时配置了每日和空闲时,以先过期者为准。
实现细节:决策发生在 src/auto-reply/reply/session.ts 的 initSessionState() 中。
会话存储模式(sessions.json)
存储的值类型是 src/config/sessions.ts 中的 SessionEntry。
关键字段(不完整):
sessionId:当前记录 ID(文件名从此派生,除非设置了 sessionFile)
updatedAt:最后活动时间戳
sessionFile:可选的显式记录路径覆盖
chatType:direct | group | room(帮助 UI 和发送策略)
provider、subject、room、space、displayName:群组/频道标签的元数据
- 开关:
thinkingLevel、verboseLevel、reasoningLevel、elevatedLevel
sendPolicy(每会话覆盖)
- 模型选择:
providerOverride、modelOverride、authProfileOverride
- Token 计数器(尽力而为/依赖提供商):
inputTokens、outputTokens、totalTokens、contextTokens
compactionCount:此会话键完成自动压缩的次数
memoryFlushAt:最后一次压缩前记忆刷新的时间戳
memoryFlushCompactionCount:最后一次刷新运行时的压缩计数
存储可以安全编辑,但 Gateway 网关是权威:它可能会在会话运行时重写或重新水合条目。
记录结构(*.jsonl)
记录由 @mariozechner/pi-coding-agent 的 SessionManager 管理。
文件是 JSONL 格式:
- 第一行:会话头(
type: "session",包括 id、cwd、timestamp、可选的 parentSession)
- 然后:带有
id + parentId 的会话条目(树形结构)
值得注意的条目类型:
message:用户/助手/工具结果消息
custom_message:扩展注入的消息,确实进入模型上下文(可以从 UI 隐藏)
custom:不进入模型上下文的扩展状态
compaction:持久化的压缩摘要,带有 firstKeptEntryId 和 tokensBefore
branch_summary:导航树分支时的持久化摘要
OpenClaw 有意不”修复”记录;Gateway 网关使用 SessionManager 来读/写它们。
上下文窗口 vs 跟踪的 token
两个不同的概念很重要:
- 模型上下文窗口:每个模型的硬上限(模型可见的 token)
- 会话存储计数器:写入
sessions.json 的滚动统计(用于 /status 和仪表板)
如果你在调整限制:
- 上下文窗口来自模型目录(可以通过配置覆盖)。
- 存储中的
contextTokens 是运行时估计/报告值;不要将其视为严格保证。
更多信息,参见 /token-use。
压缩:它是什么
压缩将较旧的对话总结为记录中的持久化 compaction 条目,并保持最近的消息不变。
压缩后,未来的回合会看到:
- 压缩摘要
firstKeptEntryId 之后的消息
压缩是持久化的(与会话修剪不同)。参见 /concepts/session-pruning。
自动压缩何时发生(Pi 运行时)
在嵌入式 Pi 智能体中,自动压缩在两种情况下触发:
- 溢出恢复:模型返回上下文溢出错误 → 压缩 → 重试。
- 阈值维护:在成功的回合后,当:
contextTokens > contextWindow - reserveTokens
其中:
contextWindow 是模型的上下文窗口
reserveTokens 是为提示 + 下一个模型输出保留的空间
这些是 Pi 运行时语义(OpenClaw 消费事件,但 Pi 决定何时压缩)。
压缩设置(reserveTokens、keepRecentTokens)
Pi 的压缩设置位于 Pi 设置中:
{
compaction: {
enabled: true,
reserveTokens: 16384,
keepRecentTokens: 20000,
},
}
OpenClaw 还为嵌入式运行强制执行安全下限:
- 如果
compaction.reserveTokens < reserveTokensFloor,OpenClaw 会提升它。
- 默认下限是
20000 个 token。
- 设置
agents.defaults.compaction.reserveTokensFloor: 0 以禁用下限。
- 如果它已经更高,OpenClaw 不会改变它。
原因:为压缩变得不可避免之前的多回合”内务处理”(如记忆写入)留出足够的空间。
实现:src/agents/pi-settings.ts 中的 ensurePiCompactionReserveTokens()(从 src/agents/pi-embedded-runner.ts 调用)。
用户可见的界面
你可以通过以下方式观察压缩和会话状态:
/status(在任何聊天会话中)
openclaw status(CLI)
openclaw sessions / sessions --json
- 详细模式:
🧹 Auto-compaction complete + 压缩计数
静默内务处理(NO_REPLY)
OpenClaw 支持用于后台任务的”静默”回合,用户不应该看到中间输出。
约定:
- 助手以
NO_REPLY 开始其输出,表示”不要向用户发送回复”。
- OpenClaw 在投递层剥离/抑制此内容。
从 2026.1.10 开始,当部分块以 NO_REPLY 开头时,OpenClaw 还会抑制草稿/打字流式输出,因此静默操作不会在回合中途泄漏部分输出。
压缩前”记忆刷新”(已实现)
目标:在自动压缩发生之前,运行一个静默的智能体回合,将持久状态写入磁盘(例如智能体工作空间中的 memory/YYYY-MM-DD.md),这样压缩就不会擦除关键上下文。
OpenClaw 使用预阈值刷新方法:
- 监控会话上下文使用情况。
- 当它越过”软阈值”(低于 Pi 的压缩阈值)时,向智能体运行一个静默的”现在写入记忆”指令。
- 使用
NO_REPLY 以便用户看不到任何内容。
配置(agents.defaults.compaction.memoryFlush):
enabled(默认:true)
softThresholdTokens(默认:4000)
prompt(刷新回合的用户消息)
systemPrompt(为刷新回合附加的额外系统提示)
说明:
- 默认的提示/系统提示包含
NO_REPLY 提示以抑制投递。
- 刷新每个压缩周期运行一次(在
sessions.json 中跟踪)。
- 刷新仅对嵌入式 Pi 会话运行(CLI 后端跳过它)。
- 当会话工作空间是只读时(
workspaceAccess: "ro" 或 "none"),刷新会被跳过。
- 参见记忆了解工作空间文件布局和写入模式。
Pi 还在扩展 API 中公开了 session_before_compact 钩子,但 OpenClaw 的刷新逻辑目前位于 Gateway 网关端。
故障排除检查清单
- 会话键错误?从 /concepts/session 开始,并在
/status 中确认 sessionKey。
- 存储 vs 记录不匹配?从
openclaw status 确认 Gateway 网关主机和存储路径。
- 压缩过于频繁?检查:
- 模型上下文窗口(太小)
- 压缩设置(
reserveTokens 对于模型窗口来说太高会导致更早的压缩)
- 工具结果膨胀:启用/调整会话修剪
- 静默回合泄漏?确认回复以
NO_REPLY(精确 token)开头,并且你使用的构建版本包含流式输出抑制修复。
Last modified on February 12, 2026