OpenClaw小龙虾如何系统性节省Token,有没有可落地的方案?

我吃过一个很蠢的亏。

那天我只是想让 OpenClaw 帮我改一个不大的脚本,活其实很轻:看一下报错,顺手把两个配置项对齐。

结果它上来先读 AGENTS.md,又翻 MEMORY,再去扫前一天的记录,接着把我放在目录里的 API 说明也捞出来了。

还没开始改代码,token 先烧掉一截。

我当时盯着终端输出看了半天,第一反应不是"这模型真贵",而是这家伙怎么一开工就像搬家。

所以我后来更在意的,不是你给它换什么检索后端,也不是先去抠 prompt 里那几百个字。我现在基本只看一件事:这个 agent 开始干活之前,到底往上下文里塞了多少"它以为有用"的东西。

很多人会把省 token 这件事理解成节流,说话短一点,少开几个 subagent,stderr 少打印一点。这些当然有用,但都偏后面。

前面那口子要是没堵住,后面省得很辛苦。

OpenClaw 最容易失控的地方,其实不是回答得长,而是开场太重。

尤其你用久了以后,很容易把 memory 用成资料仓库:项目背景也记,接口文档也记,昨天踩的坑也记,临时想到的一句规则也记。

看着很安心,像是给它"喂熟"了,实际上每次启动都在交重复税。

你以为自己在养一个越来越懂你的 agent,很多时候其实是在养一个越来越臃肿的启动流程。

这事我吃亏最多的一次,是把一套内部接口说明直接塞进常驻记忆。

因为那几天一直在改同一个项目,我当时觉得反正经常要用,放进去省事。

头两次确实省事,第三天开始就不对了:问它一个很小的问题,它也要先把整套背景重新背一遍,回答看着挺稳,账单也很稳,稳稳往上走。

后来我把文档挪出去,只在记忆里留一句"这个东西放在哪,碰到什么任务再去读",整个体感立刻就轻了。

所以我现在对"系统性省 token"的判断其实挺偏的:先别急着优化检索,先把常驻上下文砍干净。记忆里只放身份、偏好、工作规则、少量高频事实。项目资料、API 文档、历史记录,默认都不该常驻。

它们应该是可读资源,不是随身背包。

这个区别挺重要。常驻上下文像你出门非得把整个工具箱背在身上;按需读取更像到了现场再开后备箱。前者给你一种"什么都有"的安全感,后者才是真的能干活。

普通人要试,其实不用一上来折腾大工程。

我现在会拿一个很小的任务测:比如让它只改一个函数,或者只查一个报错。

然后看它第一轮动作。如果它还没碰任务本身,就已经开始读一串不相干文件,或者动不动把 memory 翻个遍,这种配置先别往大项目上压。

反过来,如果它能先问清边界,只读两三个必要文件,改完也不急着把整段过程写成长篇日记,这种才值得继续养。

还有个误会,我现在基本不太信了:很多人觉得只要上了某种更强的检索、压缩、索引,token 自然就下来了。

不是这么回事。检索能救的是"找资料"这一步,但你如果默认什么都该被记住、什么都该在开局读一遍,那后端换得再漂亮,底层习惯还是重的。

说白了,不少 token 不是花在不会找,而是花在不该带。

我现在会让 OpenClaw 碰的,主要还是两类活:上下文很窄、目标很清楚的,比如改一个 bug,补一段脚本,整理一小段说明。

那种需要长期背景、还容易一路发散的活,我反而会拆开,不让一个 agent 全吞。

先把这一步跑顺了,比什么"全局最优配置"都实在。

至少在我这儿,token 先别省在话术上。先省在开工之前。只要它别一启动就把家底全翻出来,后面很多事都会顺一点。

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