很多人关心OpenClaw的上下文窗口能处理多大的输入。我做了一系列测试，结论可能出乎你意料。
测试环境
- OpenClaw最新版
- 底层模型：分别测试Claude 3.5/GPT-4/千问2.5
- 测试内容：代码文件、文档、对话
测试结果
代码分析场景
| 代码量 | Claude 3.5 | GPT-4 | 千问2.5 |
|---|---|---|---|
| 1000行 | 流畅 | 流畅 | 流畅 |
| 5000行 | 流畅 | 流畅 | 偶尔丢失 |
| 10000行 | 偶尔丢失 | 流畅 | 丢失明显 |
| 20000行 | 丢失明显 | 偶尔丢失 | 不可用 |
长文档处理
把一本10万字的技术文档喂进去：
- Claude直接处理到8万字左右开始丢信息
- GPT-4大约6万字
- 千问约3万字
长对话
连续对话100轮以上，所有模型都会出现"忘记"前面说过的内容的情况。
OpenClaw的优化策略
OpenClaw本身做了一些优化来缓解上下文限制：
- 自动摘要：长对话会自动压缩历史
- 记忆文件：重要信息持久化到本地
- 分块处理：大文件自动分块分析
- RAG增强：结合向量检索扩展"记忆"
实用建议
- 单次不要喂太多内容，分批处理
- 重要上下文放在对话开头
- 善用记忆功能保存关键信息
- 大项目用RAG而不是直接塞上下文
上下文窗口是当前AI的硬性限制，但通过合理的工程手段可以很好地绕过。