应优化上下文窗口配置以解决响应延迟、卡顿及截断问题：一启用渐进式压缩；二按模型能力设contextWindow与maxTokens；三裁剪会话历史与工具结果；四开启SDK自动压缩；五配置溢出重试策略。
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如果您在使用方舟CodingPlan时发现响应延迟明显、模型调用卡顿或频繁触发上下文截断错误，则很可能是上下文窗口配置未适配实际任务负载。以下是优化上下文窗口设置的具体操作路径：
一、启用渐进式上下文压缩机制
OpenClaw框架内置三层上下文管理架构，可在不牺牲语义完整性前提下动态压缩输入内容，避免因超长上下文直接触发LLM拒绝响应或强制截断。该机制按防御纵深逐级生效，优先执行轻量裁剪，仅在必要时启用摘要或截断。
1、打开OpenClaw配置文件：vim ~/.openclaw/openclaw.json
2、定位到"models" → "providers" → "volcengine-plan"节点下
3、在该provider配置块内添加或修改"contextPruning"字段，设为true
4、确认已启用"historyTurnLimit"参数，并将其值设为6（保留最近6轮对话历史）
5、保存并退出编辑器，重启OpenClaw服务使配置生效
二、调整模型级上下文窗口参数
不同CodingPlan模型具备差异化的原生上下文容量（如ark-code-latest支持256000 tokens，glm-4.7为200000 tokens），需根据所选模型的实际能力设定合理上限，防止客户端预估超出服务端限制而提前丢弃关键上下文。
1、查阅所用模型的官方规格说明，确认其contextWindow字段值
2、在openclaw.json中对应模型条目下，显式设置"contextWindow"为该数值
3、将"maxTokens"设为不超过contextWindow × 0.8的整数（例如ark-code-latest设为204800）
4、对多模态模型（如doubao-seed-code），额外检查"input"数组是否包含"image"，若含图像输入则需预留至少32000 tokens用于编码开销
三、配置会话历史轮次与工具结果裁剪策略
工具调用返回的结果（如代码文件内容、调试日志、API响应体）往往体积庞大且存在大量冗余信息，若全部注入上下文将迅速耗尽窗口额度。通过限制历史轮次与主动裁剪工具输出，可显著降低单次请求的token占用。
1、在openclaw.json的全局配置区（非models节点）添加"history"对象
2、设置"maxTurns"为5，控制整个会话中最多保留5轮用户-模型交互
3、添加"toolResultPruning"字段，设为{"enabled": true, "maxLength": 4096}
4、对超长工具返回内容（如git diff输出），自动截断至前4096字符并附加提示标记[TRUNCATED]
5、验证配置后，在终端执行openclaw --validate-config确保语法与逻辑无误
四、启用SDK层自动上下文压缩
CodingPlan SDK在请求发送前会自动对上下文进行语义感知压缩，包括移除重复代码块、折叠注释、合并相邻日志行等操作。该功能默认关闭，需手动激活以释放响应延迟压力。
1、进入OpenClaw项目根目录，执行cd src/agents/pi-embedded-runner/
2、编辑context.ts文件，在导出对象中将autoCompactionEnabled设为true
3、找到compactionRules数组，确认包含"removeDuplicateCodeBlocks"与"collapseConsecutiveLogs"两项
4、在openclaw.json中对应provider下添加"sdkAutoCompaction": true
5、重新构建OpenClaw运行时：执行npm run build并重启服务
五、实施溢出恢复与重试策略
当上下文仍超出模型承载极限时，系统应具备降级处理能力而非直接报错。通过配置Overflow错误检测与智能重试逻辑，可在首次失败后自动启用摘要压缩并重发请求，保障任务连续性。
1、在openclaw.json的"volcengine-plan"节点下添加"overflowRecovery"对象
2、设置"enabled"为true，"retryOnOverflow"为true
3、指定"fallbackStrategy"为"llm-summary"（启用LLM摘要压缩）
4、配置"summaryPrompt"字段，填入精简指令："请用不超过200字概括以下上下文的核心技术问题与当前状态，忽略无关日志和重复代码"
5、将"maxRetryCount"设为2，避免无限循环
