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在线聊天记录和上下文管理总是难题,消息太多模型上下文窗口很快就撑满了

2026年03月19日•TechFoco 精选

在线聊天记录和上下文管理总是难题,消息太多模型上下文窗口很快就撑满了。

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在线聊天记录和上下文管理总是难题,消息太多模型上下文窗口很快就撑满了。

| 一个超棒的开源插件 Lossless Claw(基于 LCM:Lossless Context Management),为 OpenClaw 提供了一套无损上下文管理方案。

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它用有向无环图(DAG)替代传统滑动窗口,完美保存所有消息,通过智能摘要浓缩旧消息,又能即时复原细节,感觉像和一个“永不忘记”的智能助手聊天。

主要功能: - 所有对话消息持久存储到 SQLite 数据库,确保数据不丢失; - 采用 LLM 自动生成多层摘要形成聚合 DAG 结构,压缩旧内容但保持可展开细节; - 每次对话上下文由最新消息+层级摘要组成,极大扩展了上下文容量; - 配套 lcm_grep、lcm_describe、lcm_expand 等搜索和回溯工具,快速定位旧消息和内容; - 支持自动分层压缩、会话持久化,减少手动操作; - 多种可自定义参数调节压缩触发阈值、摘要深度、最新消息保护数量等。

文章配图 2
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安装只需在 OpenClaw中执行插件安装命令,一键启用,适合想突破上下文限制的AI项目和研究者。

文章链接

  • 查看原文https://github.com/martian-engineering/lossless-claw

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上下文管理有向无环图大语言模型智能摘要OpenClaw

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