openclaw-token-memory-optimizer
OpenClaw Agent专用的Token与内存优化工具集
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：openclaw-token-memory-optimizer。 它的用途是：OpenClaw Agent专用的Token与内存优化工具集 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/openclaw-token-memory-optimizer/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“当你的OpenClaw助理因长期运行而响应迟缓时，可以对它说：“请检查当前会话状态并执行内存优化。” 它会先调用`\U0001F4CA session_status`工具查看Token使用情况，如果过高，则会引导你按照“重置与总结”协议，将重要信息更新到MEMORY.md文件，并建议重启网关以释放上下文。”
介绍
该Skill旨在解决OpenClaw Agent在长期运行中面临的上下文膨胀、Token消耗过快和内存管理难题。它提供了一套系统性的工作流和配置方案，帮助开发者有效隔离后台任务、压缩历史会话并建立高效的本地记忆检索机制。
Skill主要通过四种核心工作流来实现优化：一是通过Cron任务隔离，将周期性后台任务运行在独立会话中，避免污染主对话上下文；二是实施“重置与总结”协议，在上下文超过10万Token时，手动将关键信息归档至长期记忆文件并重启会话；三是配置本地RAG（检索增强生成），利用本地嵌入模型和SQLite存储，实现高效、低成本的记忆检索；四是支持对历史会话转录文件进行索引，实现对整个对话历史的语义搜索。
它非常适合需要7x24小时持续运行、处理复杂长对话或管理大量项目上下文的OpenClaw Agent开发者。无论是构建个人助理、项目管理机器人还是需要处理海量文档的智能体，都能通过此Skill显著提升稳定性和资源效率。
与单纯提供Token计数或简单清理指令的通用工具不同，该Skill深度集成OpenClaw架构，提供了从配置修改、工作流设计到高级索引的一站式、可操作的优化方案，是专为OpenClaw生态设计的系统性内存管理解决方案。
核心特点
深度集成OpenClaw的Cron和Session机制，提供从后台任务隔离、主动上下文压缩到本地RAG检索的完整工作流，而非零散的优化技巧。其“重置与总结”协议（Digital Soul Protocol）是针对LLM上下文窗口限制设计的系统性会话生命周期管理方法。
注意事项
主要针对OpenClaw框架，不适用于其他AI Agent平台；高级功能如会话转录索引需要一定的系统管理和配置经验。
常见问题
OpenClaw Agent响应变慢怎么办？
使用`📊 session_status`检查Token用量，若接近10万，可执行Workflow 2的“重置与总结”协议进行优化。
如何让后台任务不占用主对话的上下文？
在openclaw.json的cron任务配置中，为相应任务设置`"sessionTarget": "isolated"`即可实现隔离运行。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/openclaw-token-memory-optimizer/raw/index.md 读取 openclaw-token-memory-optimizer 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/openclaw-token-memory-optimizer/raw/index.md（查看排版版本）