如何给 AI Agent 做“断舍离“：OpenClaw Session 自动清理实践

这里写自定义目录标题

• 如何给 AI Agent 做"断舍离"：OpenClaw Session 自动清理实践
  • 问题的起源
  • 先搞清楚：Session 和 Transcript 是什么关系？
  • 解决方案：自动化清理脚本
    • 核心逻辑（Node.js 内嵌）
    • 特殊处理：Main Session 每日强制重置
  • 重启 Gateway
  • 自动化：配置 Cron Job
  • 效果对比
  • 延伸思考：AI Agent 的"记忆管理"
  • 总结
• 欢迎使用Markdown编辑器
  • 新的改变
  • 功能快捷键
  • 合理的创建标题，有助于目录的生成
  • 如何改变文本的样式
  • 插入链接与图片
  • 如何插入一段漂亮的代码片
  • 生成一个适合你的列表
  • 创建一个表格
    • 设定内容居中、居左、居右
    • SmartyPants
  • 创建一个自定义列表
  • 如何创建一个注脚
  • 注释也是必不可少的
  • KaTeX数学公式
  • 新的甘特图功能，丰富你的文章
  • UML图表
  • 流程图
  • FLowchart流程图
  • 导出与导入
    • 导出
    • 导入

如何给 AI Agent 做"断舍离"：OpenClaw Session 自动清理实践

问题的起源

某天下午，我发现我的 AI 助手越来越"迟钝"——一个简单的问题，从发送到回复，等了将近 86 秒。

翻了翻日志，找到了罪魁祸首：上下文长度 122k tokens。

这是因为 AI Agent 的每一次对话都会被记录到 session transcript 文件中。随着时间累积，这个文件越来越大，每次推理都要把整个历史塞进模型的上下文窗口，推理时间自然指数级增长。

这就是 长上下文问题（Long Context Problem），是 AI Agent 生产运营中最容易被忽视的性能瓶颈之一。

先搞清楚：Session 和 Transcript 是什么关系？

在 OpenClaw 这类 AI Agent 框架里，session 管理通常分两层：

sessions.json (索引层) ├── agent:main:feishu-xxx → sessionFile: /path/to/transcript-abc.json ├── agent:main:feishu-yyy → sessionFile: /path/to/transcript-def.json └── agent:main:main → sessionFile: /path/to/transcript-main.json 

• sessions.json — 轻量的"索引文件"，记录每个 session 的元数据（创建时间、最后更新时间、对应的文件路径等）
• transcript 文件 — 实际存储完整对话历史的 JSON 文件，每条消息、每次 tool call、每个 token 都在这里

关键点：这两个东西是独立存在的。

如果你只删了 sessions.json 里的 key（索引），而没有删对应的 transcript 文件（数据），会发生什么？

• 下次启动时，框架找不到这个 session 的索引，会重新创建
• 但旧的 transcript 文件还静静躺在磁盘上，永远不会被清理
• 随着时间推移，磁盘上堆满了孤儿文件，慢慢侵蚀存储空间

这就是为什么清理要同时处理 key 和 file，缺一不可。

解决方案：自动化清理脚本

我写了一个 Bash + Node.js 混合脚本来处理这个问题：

#!/usr/bin/env bash# 清理 Feishu session + Main session 脚本set-eSESSIONS_FILE="/home/water/.openclaw/agents/main/sessions/sessions.json"THRESHOLD_MS=$((24*60*60*1000))# 24 小时阈值

核心逻辑（Node.js 内嵌）

const data =JSON.parse(fs.readFileSync(SESSIONS_FILE,'utf8'));const now = Date.now(); Object.keys(data).forEach(k=>{if(!k.includes('feishu'))return;// 只处理 feishu sessionsif(k.includes('cron'))return;// 跳过 cron sessionsconst session = data[k];const updatedAt = session.updatedAt || session.createdAt ||0;const age = now - updatedAt;if(age > threshold){// ① 先删文件const sessionFile = session.sessionFile;if(sessionFile && fs.existsSync(sessionFile)){ fs.unlinkSync(sessionFile);}// ② 再删索引delete data[k]; deleted++;}});// 写回索引文件 fs.writeFileSync(SESSIONS_FILE,JSON.stringify(data,null,2));

注意操作顺序：先删文件，再删索引。 反过来的话，如果删完索引时进程崩溃，文件就变成永久孤儿了。

特殊处理：Main Session 每日强制重置

除了 Feishu session，我还对 main session 做了无条件的每日清理：

const mainKey ='agent:main:main';if(data[mainKey]){const sessionFile = data[mainKey].sessionFile;if(sessionFile && fs.existsSync(sessionFile)){ fs.unlinkSync(sessionFile);}delete data[mainKey];}

这里不判断年龄，直接删。理由是：

• Main session 是日常对话的主 session，积累最快
• 每天重置一次，保持上下文干净，推理速度稳定
• 重要信息通过 MEMORY.md 持久化，不依赖对话历史

重启 Gateway

清理完 sessions.json 后，需要重启 Gateway 让变更生效：

pkill-f openclaw-gateway ||truesleep2nohup openclaw-gateway >>"$LOG_FILE"2>&1&sleep3

这里用 || true 避免 pkill 找不到进程时退出码非零触发 set -e。

自动化：配置 Cron Job

把这个脚本配成每天定时跑，完全不用人工介入：

{"name":"Daily Feishu Session Cleanup","schedule":{"kind":"cron","expr":"0 14 * * *","tz":"Asia/Shanghai"},"sessionTarget":"isolated","payload":{"kind":"agentTurn","message":"Run the Feishu session cleanup script and report results","timeoutSeconds":120},"delivery":{"mode":"announce","channel":"feishu"}}

几个设计要点：

1. sessionTarget: isolated — 在隔离 session 里跑，不污染主 session
2. kind: agentTurn — 让 Agent 执行脚本并汇总结果，通过 Feishu 推送
3. 每天 14:00 — 下午低峰期执行，避免影响正常使用

⚠️ 坑点：sessionTarget: main 只支持 payload.kind = systemEvent（直接执行，无 LLM）。需要 LLM 汇报 + 推送通知，必须用 isolated + agentTurn，混用会超时或无推送。

效果对比

响应时间从最差 86 秒降回 3-8 秒，体感差别非常明显。

延伸思考：AI Agent 的"记忆管理"

这个问题本质上是 AI Agent 的**工作记忆（Working Memory）vs 长期记忆（Long-term Memory）**的分离问题。

• 对话 session / transcript = 工作记忆，应该短暂且聚焦
• MEMORY.md / 知识库 = 长期记忆，存真正重要的决策和知识

很多人在部署 AI Agent 时，会默认让它"记住一切"，结果把工作记忆当成了永久存储，导致上下文爆炸。

正确的做法是：

1. 定期蒸馏——把对话中有价值的信息提炼写入长期记忆
2. 定期清理——工作记忆不需要无限堆积
3. 分层存储——工作 session、日志、知识库各司其职

这和人类的记忆机制其实很像——你不会把每天说过的每句话都记着，但重要的决定、学到的知识会留下来。

总结

一个简单的 cron 清理脚本，解决了 AI Agent 最常见的性能退化问题。关键点：

• ✅ 同时删 key 和 file，避免磁盘泄漏
• ✅ 先删文件再删索引，保证原子性
• ✅ Main session 每日强制重置，保持上下文干净
• ✅ 自动化 + 通知，完全无人值守

如果你也在跑 AI Agent，不妨检查一下你的 session 文件有多大——也许已经悄悄堆了几十 MB 的历史对话了 😄

欢迎使用Markdown编辑器

你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。

新的改变

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：

1. 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；
2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示；
3. 增加了 图片拖拽 功能，你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示；
4. 全新的 KaTeX数学公式 语法；
5. 增加了支持甘特图的mermaid语法¹ 功能；
6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能；
7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能，功能按钮位于编辑区域与预览区域中间；
8. 增加了 检查列表 功能。

功能快捷键

撤销：Ctrl/Command + Z
重做：Ctrl/Command + Y
加粗：Ctrl/Command + B
斜体：Ctrl/Command + I
标题：Ctrl/Command + Shift + H
无序列表：Ctrl/Command + Shift + U
有序列表：Ctrl/Command + Shift + O
检查列表：Ctrl/Command + Shift + C
插入代码：Ctrl/Command + Shift + K
插入链接：Ctrl/Command + Shift + L
插入图片：Ctrl/Command + Shift + G
查找：Ctrl/Command + F
替换：Ctrl/Command + G

合理的创建标题，有助于目录的生成

直接输入1次#，并按下space后，将生成1级标题。
输入2次#，并按下space后，将生成2级标题。
以此类推，我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

如何改变文本的样式

强调文本强调文本

加粗文本加粗文本

标记文本

删除文本

引用文本

H₂O is是液体。

2¹⁰ 运算结果是 1024.

插入链接与图片

链接: link.

图片:

带尺寸的图片:

居中的图片:

居中并且带尺寸的图片:

当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted blockvar foo ='bar';

生成一个适合你的列表

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  • 项目
    • 项目

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创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的：

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

SmartyPants

SmartyPants 是一个文本转换工具，主要功能是将普通的 ASCII 标点符号自动转换为更美观的印刷体标点符号。例如：

创建一个自定义列表

MarkdownText-to- HTML conversion tool AuthorsJohnLuke

如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。²

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML。

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分

Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞​tz−1e−tdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

2014-01-072014-01-092014-01-112014-01-132014-01-152014-01-172014-01-192014-01-21已完成进行中计划一计划二现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid

• 关于 甘特图 语法，参考 这儿,

UML图表

可以使用UML图表进行渲染，例如下面产生的一个序列图：

王五李四张三王五李四张三李四想了很长时间, 文字太长了不适合放在一行.你好！李四, 最近怎么样?你最近怎么样，王五？我很好，谢谢!我很好，谢谢!打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?

• 关于 UML图表 语法，参考 这儿,

流程图

链接

长方形

圆

圆角长方形

菱形

• 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart.js的流程图语法：

Created with Raphaël 2.3.0开始我的操作确认？结束yesno

• 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.

导出与导入

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1. mermaid语法说明↩︎
2. 注脚的解释 ↩︎