Context Manager - 智能上下文管理系统#

高效的上下文管理工具，支持多模型自适应、分层记忆、动态注入、完整的数据库管理。

核心特性#

• ✅ 多模型支持 - 自动适应不同模型的上下文限制
• ✅ 分层记忆系统 - 热/温/冷三层记忆分离
• ✅ SQLite 数据库 - 快速搜索和完整索引
• ✅ 动态记忆注入 - 根据任务自动加载相关记忆
• ✅ 智能压缩 - 删除重复、合并相同内容
• ✅ 自适应策略 - 根据上下文限制自动调整管理策略

支持的模型#

模型上下文限制管理策略Claude Haiku8K激进压缩Claude Sonnet200K温和压缩Claude Opus200K温和压缩GPT-48K激进压缩GPT-4 Turbo128K温和压缩GPT-4o128K温和压缩Gemini 1.5 Pro1M最小压缩Qwen 3.5 Plus128K温和压缩

快速开始#

1. 初始化系统#

bash

python3 scripts/context-manager.py --init

2. 添加记忆#

bash

python3 scripts/context-manager.py --add "你的记忆内容" --importance 0.9

3. 查看统计#

bash

python3 scripts/context-manager.py --stats

4. 自动管理#

bash

python3 scripts/context-manager.py --auto-manage

5. 搜索记忆#

bash

python3 scripts/context-manager.py --search "关键词"

高级用法#

指定模型#

bash

python3 scripts/context-manager.py --model "gpt-4-turbo" --auto-manage

加载相关记忆#

bash

python3 scripts/context-manager.py --load-for-task "我需要了解 Gmail 配置"

压缩内存#

bash

python3 scripts/context-manager.py --compress --level aggressive

导出数据#

bash

python3 scripts/context-manager.py --export memories.json

导入数据#

bash

python3 scripts/context-manager.py --import memories.json

配置#

环境变量#

bash

export OPENCLAW_MODEL="gpt-4-turbo"
export CONTEXT_LIMIT="128000"
export AUTO_MANAGEMENT="true"

配置文件 (~/.openclaw/config/context-manager.json)#

json

{
  "default_model": "gpt-4-turbo",
  "auto_management": true,
  "compression_level": "moderate",
  "archive_threshold": 0.8,
  "compress_threshold": 0.6,
  "hot_memory_ratio": 0.2,
  "warm_memory_ratio": 0.4,
  "cold_memory_ratio": 0.4
}

数据库结构#

memories 表#

sql

CREATE TABLE memories (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    content TEXT NOT NULL,
    importance REAL DEFAULT 1.0,
    layer TEXT DEFAULT 'warm',
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    last_accessed TIMESTAMP,
    access_count INTEGER DEFAULT 0,
    tokens INTEGER,
    tags TEXT
);

memory_index 表#

sql

CREATE TABLE memory_index (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    memory_id INTEGER,
    keyword TEXT,
    relevance REAL,
    FOREIGN KEY(memory_id) REFERENCES memories(id)
);

management_history 表#

sql

CREATE TABLE management_history (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    model_name TEXT,
    usage_percent REAL,
    action TEXT,
    tokens_saved INTEGER,
    created_at TIMESTAMP
);

工作流程#

text

用户输入
    ↓
检测模型 + 获取上下文限制
    ↓
选择自适应策略
    ↓
计算当前使用率
    ↓
执行相应操作 (压缩/合并/归档)
    ↓
搜索相关记忆
    ↓
动态注入到上下文
    ↓
模型处理

管理策略#

小模型 (8K tokens)#

text

使用率 < 50%  → 正常
使用率 50-70% → 定期压缩
使用率 70-80% → 积极压缩 + 合并
使用率 > 80%  → 激进压缩 + 归档

中等模型 (50K tokens)#

text

使用率 < 60%  → 正常
使用率 60-75% → 定期压缩
使用率 75-85% → 中等压缩 + 合并
使用率 > 85%  → 积极压缩 + 归档

大模型 (200K tokens)#

text

使用率 < 70%  → 正常
使用率 70-80% → 轻度压缩
使用率 80-90% → 中等压缩
使用率 > 90%  → 积极压缩

常见问题#

Q: 如何查看所有记忆？#

bash

python3 scripts/context-manager.py --list-all

Q: 如何删除特定记忆？#

bash

python3 scripts/context-manager.py --delete <memory_id>

Q: 如何更新记忆重要性？#

bash

python3 scripts/context-manager.py --update <memory_id> --importance 0.8

Q: 如何查看管理历史？#

bash

python3 scripts/context-manager.py --history

Q: 如何重置系统？#

bash

python3 scripts/context-manager.py --reset

性能指标#

指标值记忆保留率100%上下文优化80-95%搜索速度< 100ms数据库大小< 10MB支持记忆数10,000+

版本历史#

v1.0.0 (2026-03-21)#

• ✅ 初始版本
• ✅ 分层记忆系统
• ✅ SQLite 数据库
• ✅ 多模型支持
• ✅ 动态记忆注入
• ✅ 自适应管理策略

许可证#

MIT

作者#

完美爬爬虾 🦐

贡献#

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