OC Context Optimizer

Optimize conversation context by deduplicating, compressing messages, summarizing long chats, and parallelizing tool calls to save tokens and speed execution.

SKILL.md - Context Optimizer

OpenClaw运行时优化系统 — 系级级安装，所有Agent统一受益

类型

Runtime Optimizer（运行时优化）

• 🎯 受众：OpenClaw系统管理员
• 📦 安装方式：系统级安装（不是Agent级）
• 🔄 生效方式：OpenClaw运行时自动调用，Agent无需感知

工作原理

text

Agent A ←┐
Agent B ←┼── OpenClaw运行时（统一优化） ← context-optimizer
Agent C ←┘

所有Agent间接受益，但不需要单独配置。

功能

1. 微压缩 (microcompact)

• 检测重复消息（相似度>85%）
• 合并连续的工具调用结果
• 压缩长文本（保留首尾关键信息）
• 效果：节省60%+重复token
• 谁在用：运行时自动
• Agent感知：❌ 不感知

2. 自动压缩 (autocompact)

• 监控token使用量
• 超过阈值时自动触发压缩
• 生成对话摘要+保留关键文件
• 效果：长对话节省50%+token
• 谁在用：运行时自动
• Agent感知：❌ 不感知

3. 流式并行执行 (streaming_executor)

• 流式检测工具调用
• 并行执行多个工具
• 错误隔离+自动重试
• 效果：工具执行加速3x
• 谁在用：运行时自动
• Agent感知：❌ 不感知

4. Token预算管理 (token_budget)

• Token使用追踪（累计/本次/剩余）
• 三级阈值预警（75%警告/85%压缩/90%危险）
• 预算耗尽自动续期（最多5次）
• 效果：防止上下文溢出，智能预算管理
• 谁在用：心跳监控
• Agent感知：🟡 告警时感知

5. 工具延迟加载 (tool_defer)

• 初始prompt仅加载~10个核心工具
• 40+工具按需搜索加载
• 多维度搜索评分
• 效果：节省75%+工具描述token
• 谁在用：运行时自动
• Agent感知：❌ 不感知

用法

直接调用（Python）

bash

# 微压缩测试
python3 scripts/microcompact.py --test

# 自动压缩测试
python3 scripts/auto_compactor.py --test

# 流式执行器测试
python3 scripts/streaming_executor.py --test

# Token预算测试
python3 scripts/token_budget.py --test

# 工具延迟加载测试
python3 scripts/tool_defer.py --test

# 处理消息文件
python3 scripts/microcompact.py messages.json
python3 scripts/auto_compactor.py messages.json
python3 scripts/streaming_executor.py tools.json
python3 scripts/token_budget.py status
python3 scripts/tool_defer.py --search "飞书"

集成到Agent工作流

python

from scripts.microcompact import MicroCompactor
from scripts.auto_compactor import AutoCompactor
from scripts.streaming_executor import StreamingToolExecutor

# 微压缩
compactor = MicroCompactor()
result = compactor.compact(messages)
print(f"节省 {result.savings_percent:.1f}% token")

# 自动压缩
auto = AutoCompactor(context_window=200_000)
if auto.should_compact(current_tokens):
    result = auto.compact(messages)
    messages = result.messages

# 流式执行
executor = StreamingToolExecutor(max_concurrent=5)
for tool in tool_calls:
    await executor.add_tool(tool)
results = await executor.wait_all()

配置参数

参数	默认值	说明
similarity_threshold	0.85	消息相似度阈值
min_message_length	100	最小合并长度
context_window	200_000	上下文窗口大小
safety_margin	0.8	压缩触发比例
max_concurrent	5	最大并行工具数
timeout_seconds	30.0	工具执行超时

依赖

• Python 3.8+
• 标准库（json, asyncio, difflib）
• 无外部依赖

许可

MIT License