OpenClaw第二轮对话为什么突然快了 4 倍？

很多人以为 Agent 慢，是因为模型太大。

但我扒了一份 OpenClaw 运行日志后，发现真正关键不只是模型，而是 上下文复用。⚙️

最有意思的是：

第一次请求：
🧱 Context：22934 tokens
⏱️ 总耗时：104.2 秒

第二次请求：
📦 Context：23751 tokens
⚡ 总耗时：22.7 秒

Context 更长了，为什么反而快了？

答案藏在两个信号里：
✅ LCP similarity = 0.960
✅ f_keep = 0.933

也就是说，第二轮和第一轮有大量稳定前缀高度相似，系统复用了大部分上下文，真正需要重新计算的只有 948 tokens。

所以 OpenClaw 的加速，不是靠“少思考”，而是靠“少重算”。🚀

这也给做 Deep Agent 的人一个重要启发：

上下文工程 不是文案问题，而是运行时架构问题。

要把 Context 设计成：
🧩 稳定前缀：system prompt、工具定义、长期记忆、项目背景
🔁 增量尾部：最新输入、工具结果、新日志、新报错、新 diff

普通 Chatbot 拼单轮回答，Deep Agent 拼的是多轮任务中的状态积累、上下文复用和持续演化。

Memory + Cache + Evolution，才是 Deep Agent 的真正护城河。

#OpenClaw #Agent #DeepAgent #PromptCache #ContextEngineering #llamacpp