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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
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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。

## 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