--- read_when: - Ви хочете зрозуміти автоматичне стиснення та /compact - Ви налагоджуєте довгі сеанси, що досягають лімітів контексту summary: Як OpenClaw підсумовує довгі розмови, щоб залишатися в межах обмежень моделі title: Compaction x-i18n: generated_at: "2026-06-27T17:24:42Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: 71c1665055574622926a4f13ee82b97f1c45e679a895db78da983919c0a5458f source_path: concepts/compaction.md workflow: 16 --- Кожна модель має контекстне вікно: максимальну кількість токенів, яку вона може обробити. Коли розмова наближається до цього ліміту, OpenClaw **стискає** старіші повідомлення в підсумок, щоб чат міг продовжуватися. ## Як це працює 1. Старіші репліки розмови підсумовуються в компактний запис. 2. Підсумок зберігається в транскрипті сеансу. 3. Останні повідомлення залишаються без змін. Коли OpenClaw розділяє історію на фрагменти Compaction, він зберігає виклики інструментів асистента в парі з відповідними записами `toolResult`. Якщо точка розділення потрапляє всередину блоку інструмента, OpenClaw зміщує межу, щоб пара залишилася разом, а поточний непідсумований хвіст зберігся. Повна історія розмови залишається на диску. Compaction змінює лише те, що модель бачить на наступному кроці. ## Автоматична Compaction Автоматична Compaction увімкнена за замовчуванням. Вона запускається, коли сеанс наближається до ліміту контексту або коли модель повертає помилку переповнення контексту (у такому разі OpenClaw виконує Compaction і повторює спробу). Ви побачите: - `embedded run auto-compaction start` / `complete` у звичайних журналах Gateway. - `🧹 Auto-compaction complete` у докладному режимі. - `/status` із `🧹 Compactions: `. Перед Compaction OpenClaw автоматично нагадує агенту зберегти важливі нотатки у файли [пам’яті](/uk/concepts/memory). Це запобігає втраті контексту. OpenClaw виявляє переповнення контексту за такими шаблонами помилок провайдерів: - `request_too_large` - `context length exceeded` - `input exceeds the maximum number of tokens` - `input token count exceeds the maximum number of input tokens` - `input is too long for the model` - `ollama error: context length exceeded` ## Ручна Compaction Введіть `/compact` у будь-якому чаті, щоб примусово запустити Compaction. Додайте інструкції, щоб спрямувати підсумок: ``` /compact Focus on the API design decisions ``` Коли задано `agents.defaults.compaction.keepRecentTokens`, ручна Compaction враховує цю точку відсікання OpenClaw і зберігає останній хвіст у перебудованому контексті. Без явного бюджету збереження ручна Compaction працює як жорстка контрольна точка й продовжує лише з нового підсумку. ## Конфігурація Налаштовуйте Compaction у `agents.defaults.compaction` у вашому `openclaw.json`. Найпоширеніші параметри наведено нижче; повний довідник див. у [Поглибленому огляді керування сеансами](/uk/reference/session-management-compaction). ### Використання іншої моделі За замовчуванням Compaction використовує основну модель агента. Установіть `agents.defaults.compaction.model`, щоб делегувати підсумовування потужнішій або спеціалізованій моделі. Перевизначення приймає рядок `provider/model-id` або простий псевдонім, налаштований у `agents.defaults.models`: ```json { "agents": { "defaults": { "compaction": { "model": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6" } } } } ``` Прості налаштовані псевдоніми перед запуском Compaction розв’язуються до канонічного провайдера й моделі. Якщо просте значення збігається і з псевдонімом, і з налаштованим буквальним ID моделі, перемагає буквальний ID моделі. Просте значення без збігу залишається ID моделі в активного провайдера. Це також працює з локальними моделями, наприклад із другою моделлю Ollama, призначеною для підсумовування: ```json { "agents": { "defaults": { "compaction": { "model": "ollama/llama3.1:8b" } } } } ``` Якщо параметр не задано, Compaction починається з активної моделі сеансу. Якщо підсумовування завершується помилкою провайдера, придатною для резервної моделі, OpenClaw повторює цю спробу Compaction через наявний ланцюжок резервних моделей сеансу. Вибір резервної моделі тимчасовий і не записується назад у стан сеансу. Явне перевизначення `agents.defaults.compaction.model` залишається точним і не успадковує ланцюжок резервних моделей сеансу. ### Збереження ідентифікаторів Підсумовування Compaction за замовчуванням зберігає непрозорі ідентифікатори (`identifierPolicy: "strict"`). Перевизначте на `identifierPolicy: "off"`, щоб вимкнути це, або використайте `identifierPolicy: "custom"` разом із `identifierInstructions` для власних вказівок. ### Захист за байтами активного транскрипта Коли задано `agents.defaults.compaction.maxActiveTranscriptBytes`, OpenClaw запускає звичайну локальну Compaction перед виконанням, якщо активний JSONL досягає цього розміру. Це корисно для довготривалих сеансів, де керування контекстом на боці провайдера може підтримувати контекст моделі в нормальному стані, тоді як локальний транскрипт продовжує зростати. Він не розділяє сирі байти JSONL; він просить звичайний конвеєр Compaction створити семантичний підсумок. Захист за байтами потребує `truncateAfterCompaction: true`. Без ротації транскрипта активний файл не зменшився б, і захист залишався б неактивним. ### Наступні транскрипти Коли `agents.defaults.compaction.truncateAfterCompaction` увімкнено, OpenClaw не перезаписує наявний транскрипт на місці. Він створює новий активний наступний транскрипт із підсумку Compaction, збереженого стану та непідсумованого хвоста, а потім записує метадані контрольної точки, які спрямовують потоки гілкування/відновлення на цей стиснений наступний транскрипт. Наступні транскрипти також відкидають точні дублікати довгих реплік користувача, що надходять усередині короткого вікна повторної спроби, щоб шквали повторів каналу не переносилися в наступний активний транскрипт після Compaction. OpenClaw більше не записує окремі копії `.checkpoint.*.jsonl` для нових Compaction. Наявні застарілі файли контрольних точок усе ще можна використовувати, доки на них є посилання, і вони очищаються звичайним прибиранням сеансу. ### Сповіщення Compaction За замовчуванням Compaction виконується без повідомлень. Установіть `notifyUser`, щоб показувати короткі статусні повідомлення, коли Compaction починається й завершується: ```json5 { agents: { defaults: { compaction: { notifyUser: true, }, }, }, } ``` ### Скидання пам’яті Перед Compaction OpenClaw може виконати **тихий скид пам’яті**, щоб зберегти довговічні нотатки на диск. Установіть `agents.defaults.compaction.memoryFlush.model`, коли цей службовий хід має використовувати локальну модель замість активної моделі розмови: ```json { "agents": { "defaults": { "compaction": { "memoryFlush": { "model": "ollama/qwen3:8b" } } } } } ``` Перевизначення моделі скидання пам’яті є точним і не успадковує ланцюжок резервних моделей активного сеансу. Докладніше про це та конфігурацію див. у [Пам’яті](/uk/concepts/memory). ## Підключувані провайдери Compaction Plugins можуть зареєструвати власного провайдера Compaction через `registerCompactionProvider()` в API Plugin. Коли провайдера зареєстровано й налаштовано, OpenClaw делегує підсумовування йому замість вбудованого LLM-конвеєра. Щоб використати зареєстрованого провайдера, задайте його id у вашій конфігурації: ```json { "agents": { "defaults": { "compaction": { "provider": "my-provider" } } } } ``` Установлення `provider` автоматично примусово вмикає `mode: "safeguard"`. Провайдери отримують ті самі інструкції Compaction і політику збереження ідентифікаторів, що й вбудований шлях, а OpenClaw усе ще зберігає контекст суфікса останніх реплік і розділених реплік після виводу провайдера. Якщо провайдер завершується помилкою або повертає порожній результат, OpenClaw повертається до вбудованого LLM-підсумовування. ## Compaction і відсікання | | Compaction | Відсікання | | ---------------- | ----------------------------- | -------------------------------- | | **Що робить** | Підсумовує старішу розмову | Обрізає старі результати інструментів | | **Збережено?** | Так (у транскрипті сеансу) | Ні (лише в пам’яті, для кожного запиту) | | **Область** | Уся розмова | Лише результати інструментів | [Відсікання сеансу](/uk/concepts/session-pruning) — це легше доповнення, яке обрізає вивід інструментів без підсумовування. ## Усунення несправностей **Compaction відбувається надто часто?** Контекстне вікно моделі може бути малим, або виводи інструментів можуть бути великими. Спробуйте ввімкнути [відсікання сеансу](/uk/concepts/session-pruning). **Після Compaction контекст здається застарілим?** Використайте `/compact Focus on `, щоб спрямувати підсумок, або ввімкніть [скидання пам’яті](/uk/concepts/memory), щоб нотатки зберігалися. **Потрібен чистий старт?** `/new` починає новий сеанс без Compaction. Для розширеної конфігурації (резерв токенів, збереження ідентифікаторів, власні контекстні рушії, серверна Compaction OpenAI) див. [Поглиблений огляд керування сеансами](/uk/reference/session-management-compaction). ## Пов’язане - [Сеанс](/uk/concepts/session): керування сеансом і життєвий цикл. - [Відсікання сеансу](/uk/concepts/session-pruning): обрізання результатів інструментів. - [Контекст](/uk/concepts/context): як контекст будується для ходів агента. - [Хуки](/uk/automation/hooks): хуки життєвого циклу Compaction (`before_compaction`, `after_compaction`).