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wiki/concepts/上下文刷新.md

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-title: "上下文刷新（Memory Flush）"
-type: concept
-tags: [openclaw, memory, context-window, compaction]
-sources: [养龙虾5天血泪史]
-last_updated: 2026-04-23
----
-
-## Definition
-
-上下文刷新是 OpenClaw 的压缩前内存保护机制——在压缩器运行前，自动触发静默回合，提示 Agent 将重要上下文写入磁盘，确保关键信息在压缩后仍然可用。
-
-## How It Works
-
-```
-对话累积 → 接近 Context Window → Memory Flush 触发 → Agent 写入 memory/YYYY-MM-DD.md → 压缩运行 → 摘要丢失但重要内容存活
-```
-
-### 配置示例
-
-```json
-{
-  "compaction": {
-    "memoryFlush": {
-      "enabled": true,
-      "softThresholdTokens": 4000
-    }
-  }
-}
-```
-
-### 参数说明
-
-| 参数 | 说明 |
-|------|------|
-| `enabled` | 是否启用内存刷新 |
-| `softThresholdTokens` | 触发刷新的 token 阈值 |
-
-### 阈值设置原则
-
-- **小上下文模型**（8K-32K）：4000-8000 合适
-- **大上下文模型**（128K-200K）：需要更高阈值，避免过早触发导致上下文碎片化
-- **公式**：Context Window × 0.2 ~ 0.4
-
-## The Gap: Memory Flush Only Runs Once Per Compression Cycle
-
-> "内存刷新每个压缩周期只触发一次。如果会话足够长，有两三次压缩，只有第一次得到刷新处理。之后的一切都处于风险中。"
-
-### 补充方案：Context Pruning
-
-```json
-{
-  "contextPruning": {
-    "mode": "cache-ttl",
-    "ttl": "6h",
-    "keepLastAssistants": 3
-  }
-}
-```
-
-- 在 6 小时后积极修剪旧上下文
-- 同时保留最后 3 个助手响应
-- 与 Memory Flush 结合：早期将重要内容写入磁盘，旧上下文在溢出前被清理
-
-## Key Insight
-
-> "如果在磁盘上，它能在压缩中存活。如果只在对话中，它就有风险。"
-
-## Connections
-- [[上下文压缩]] ← Memory Flush 防止上下文压缩的信息丢失
-- [[Context-Pruning]] ← 与 Memory Flush 协同工作
-- [[写入纪律]] ← Memory Flush 是写入纪律的技术实现
-- [[交接协议]] ← 互补：Memory Flush 处理压缩周期，交接协议处理模型切换
-- [[养龙虾5天血泪史]] ← 主要来源
+---
+title: "上下文刷新（Memory Flush）"
+type: concept
+tags: [openclaw, memory, context-window, compaction]
+sources: [养龙虾5天血泪史]
+last_updated: 2026-04-23
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+
+## Definition
+
+上下文刷新是 OpenClaw 的压缩前内存保护机制——在压缩器运行前，自动触发静默回合，提示 Agent 将重要上下文写入磁盘，确保关键信息在压缩后仍然可用。
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+## How It Works
+
+```
+对话累积 → 接近 Context Window → Memory Flush 触发 → Agent 写入 memory/YYYY-MM-DD.md → 压缩运行 → 摘要丢失但重要内容存活
+```
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+### 配置示例
+
+```json
+{
+  "compaction": {
+    "memoryFlush": {
+      "enabled": true,
+      "softThresholdTokens": 4000
+    }
+  }
+}
+```
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+### 参数说明
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+| 参数 | 说明 |
+|------|------|
+| `enabled` | 是否启用内存刷新 |
+| `softThresholdTokens` | 触发刷新的 token 阈值 |
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+### 阈值设置原则
+
+- **小上下文模型**（8K-32K）：4000-8000 合适
+- **大上下文模型**（128K-200K）：需要更高阈值，避免过早触发导致上下文碎片化
+- **公式**：Context Window × 0.2 ~ 0.4
+
+## The Gap: Memory Flush Only Runs Once Per Compression Cycle
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+> "内存刷新每个压缩周期只触发一次。如果会话足够长，有两三次压缩，只有第一次得到刷新处理。之后的一切都处于风险中。"
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+### 补充方案：Context Pruning
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+```json
+{
+  "contextPruning": {
+    "mode": "cache-ttl",
+    "ttl": "6h",
+    "keepLastAssistants": 3
+  }
+}
+```
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+- 在 6 小时后积极修剪旧上下文
+- 同时保留最后 3 个助手响应
+- 与 Memory Flush 结合：早期将重要内容写入磁盘，旧上下文在溢出前被清理
+
+## Key Insight
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+> "如果在磁盘上，它能在压缩中存活。如果只在对话中，它就有风险。"
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+## Connections
+- [[上下文压缩]] ← Memory Flush 防止上下文压缩的信息丢失
+- [[Context-Pruning]] ← 与 Memory Flush 协同工作
+- [[写入纪律]] ← Memory Flush 是写入纪律的技术实现
+- [[交接协议]] ← 互补：Memory Flush 处理压缩周期，交接协议处理模型切换
+- [[养龙虾5天血泪史]] ← 主要来源