大白话拆解 OpenClaw 进阶三剑客：Session、Sub-agent、Compaction

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🧐 开场：先讲个故事

你用过记事本吧？

你跟 AI 聊了 100 句话，它都知道你们聊了啥，因为它把你们的对话都记在一个"小本本"里了。

但你有没有想过——

• 这个"小本本"存在哪？
• 换了个聊天窗口它还认识你吗？
• 聊得太长了，记不下了怎么办？

OpenClaw 里的 Session、Sub-agent、Compaction，就是专门回答这三个问题的。

📓 第一剑：Session——AI 的"小本本"

什么是 Session？

说白了，Session 就是 OpenClaw 用来记账的那本"小本本"。

你每跟 AI 说一句话，它都记进去；每回复你一句，也记进去。这本"小本本"不是存在 AI 脑子里，而是存在你电脑的某个文件夹里。

Session 的结构长这样：

• sessions.json：目录页。记录了"小本本"的名字（sessionId）、最后更新时间、聊了多少 token。
• xxx.jsonl：正文。每次对话的具体内容，一条一条追加写进去的。

所以哪怕你关掉 AI，第二天再打开，它翻翻"小本本"，还是能认出你。

🔑 Session 的 key 是什么？

Session 用 sessionKey 来标记不同的对话容器，你可以理解为一个书架的不同隔层：

• 私信聊：agent:agentId:main——只有一个隔层
• 群聊：agent:agentId:main:group:群ID——每个群一个隔层
• 定时任务：cron:任务ID——单独一个隔层

🆕 Session 什么时候"开新本"？

会开新本（sessionId）的情况：

1. 你手动输入 /new 或 /reset——"这本不要了，换新的"
2. 每天凌晨 4 点——OpenClaw 自动换新本
3. 你闲置太久（配置了 idleMinutes）——一段时间不说话，再聊它就开新本

⚠️ 一个重要警告：多用户私信

如果你让 OpenClaw 同时服务多个人，默认设置下，所有人的私信都写在同一本里。

这意味着什么？A 跟 AI 聊了私密的医疗话题，B 接着问"我们聊了啥"，AI 可能直接用 A 的内容回答。

解决方法： 在配置里加上 "dmScope": "per-channel-peer"，一人一本，互不干扰。

🧙 第二剑：Sub-agent——AI 的"分身术"

什么是 Sub-agent？

Sub-agent 就是 AI 的分身。

你主对话在跑的时候，可以同时派一个"分身"去后台做另一件事。分身干完活，再把结果汇报给主对话。你主对话完全不被打断。

举例说明：

• 你让 AI 帮你写一篇文章，同时派一个分身去搜 10 个网页的素材——两件事同时进行，不用等
• 你让 AI 帮你盯着一场直播有没有更新，分身实时监控，你继续问 AI 其他问题

🚀 怎么用？

有两种方式：

方式一：命令式

/subagents spawn <任务描述>

方式二：工具调用（更灵活）

sessions_spawn  task: "帮我把这个报告翻译成英文",  runTimeoutSeconds: 300

关键参数：

• task：必填，分身要干什么
• runTimeoutSeconds：可选，超时自动停
• thread: true：可选，让分身绑定一个聊天线程（目前只有 Discord 支持）
• model：可选，换个模型跑

🔒 Sub-agent 有层级限制

分身下面不能再开分身（深度 2 的不允许再调用 sessions_spawn）。每个主对话最多同时跑 5 个分身。这些都是安全设计，防止失控。

📢 分身怎么汇报？

干完了，分身会往你主对话发一条"公告"，包含：执行结果、状态（成功/失败/超时）、Token 花了多少、一条"汇报指令"告诉主对话怎么跟你转述。

🧹 第三剑：Compaction——AI 的"整理术"

😅 问题是：账本记不下了

你跟 AI 聊了 500 轮，"小本本"越来越厚。AI 翻本子要翻半天，而且模型有上下文窗口限制（本子太长，它装不下了）。

这时候 Compaction（上下文压缩）就登场了。

🔍 Compaction 在干什么？

简单说，就是把旧账本缩写成摘要。

OpenClaw 检测到账本快记不下了，会做这么几件事：

1. 把旧的对话内容交给 AI，让它写一段摘要
2. 摘要作为一条 compaction 记录，替代原来的所有旧对话
3. 最近的消息保持原样不动

效果： 模型只需要看摘要 + 最近的消息，继续流畅聊，像没失忆一样。

⚡ 两种触发方式

自动压缩（默认）： 当上下文快满了，OpenClaw 自动触发。你在 verbose 模式会看到"🧹 Auto-compaction complete"。

手动压缩： 你随时输入：

/compact 重点保留决策和结论

强制触发，并告诉它你希望突出什么。

💾 Compaction 之前还能干一件事

在压缩之前，OpenClaw 可以自动跑一次"静默记忆写入"——把重要的东西先存到文件里，防止压缩过程中丢失重要信息。这是自动的，前提是你配置了 Memory 相关的功能。

❌ Compaction 和 Pruning 不是一回事

很多人搞混这两个：

• Compaction（压缩）：总结旧对话，写入 JSONL 文件（保留了，可查）
• Pruning（剪枝）：只删旧的工具调用结果，内存里直接扔掉，不写文件

🎭 三剑合璧：一个生活比喻

OpenClaw 的整个对话系统，就像一个剧场后台：

Session = 剧场里的剧本本子

每一场戏的台词、道具都记在剧本里，换场不丢。

Sub-agent = 后台同时排练的演员

主演在台上演A戏，分身同时在后台排练B戏，两不耽误。

Compaction = 演出前整理剧本

剧本记太长了，场务把前几幕压缩成情节大纲，腾出地方记新台词。

🛠️ 实用操作清单

✅ 一句话总结

Session 解决"AI 怎么记住我们聊过啥"的问题，Sub-agent 解决"能不能同时干几件事"的问题，Compaction 解决"聊太长了装不下"的问题。

搞懂这三个，你对 OpenClaw 的理解就上了一个台阶——不再只是"用 AI"，而是真正理解它是怎么运转的。