OpenClaw从架构角度解读Slash命令节省Token原理

前言：

前文简单介绍了Slash的几个节省Token的命令比如compress/compact，以及/new/stop和/restart。 本文从架构的角度来解释原因。

1 OpenClaw的核心架构

openClaw的核心架构包含3个部分，分别为Gateway，Agent Loop和Tools。

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1.1 Gateway

Gateway 网关是会话、路由和渠道连接的唯一事实来源。 OpenClaw 通过单个Gateway网关进程将聊天应用连接到 Pi 等编程智能体。

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1.2 Agent Loop

Agent Loop就是 ReAct（Reasoning + Acting）模式：

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1.3 Tools

工具嵌入到上面的Agent Loop里面，根据需求调用，同时为了安全设置了Sandbox和Tools policy的设置，可以参考前面的描述。

2 Slash命令如何节省Token

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2.1 Slash命令为什么能够节省成本？

我们在聊天对话框的Slash命令在Gateway中执行，命令的执行不需要经过大模型的调用，所以不产生成本。

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2.2 new和stop命令为什么能够节省TOken？

在Agent Loop阶段的上下文组装阶段，我们组装了哪些内容？

• 系统提示词（OpenClaw 构建）：规则、工具、Skills 列表、时间/运行时，以及注入的工作区文件。
• 对话历史：你的消息 + 助手在此会话中的消息。
• 工具调用/结果 + 附件：命令输出、文件读取、图片/音频等。

比如我们问了一个关于狗狗的问题，那么我们的上下文内容全部是关于该话题的内容，我们希望问一个数学的问题，那么前面关于狗狗的问题会作为对话历史重新进行下一轮组装，那么我们使用/new命令就会将上下文的历史清空，重新问新的问题的话就会以第一次问的作为历史会话进行组装，无形中就节省了Token。

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2.3 comporess和compact原理又是什么呢？

依然是Agent Loop的上下文组装阶段，如果我的上下文过长会导致污染以及传递给LLM推理的数据越来越长，那么我压缩一下传递给LLM推理的数据就少了，从而达到节省Token的目的。

后记：

本文无法从根本上解决Token消耗过大的问题，但是使用最简单的方式节省Token消耗，当前还有一些memory的插件等也能够降低Token的消耗，后续我们在介绍Memory章节会介绍。