如何彻底解决AI的"失忆"问题：一个自动化方案

Context overflow: prompt too large for the model.

这个错误困扰了我很久。
背景说明：

Clawdbot其实自带了自动上下文管理机制，但在实际使用中经常出现bug，
导致"Context overflow"错误频繁发生。本文记录了我如何设计一套
三层保护机制来彻底解决这个问题。

直到最近，我终于设计了一个三层保护机制，彻底解决了这个问题。

🎯 问题的本质

症状

你正在和AI深入讨论一个复杂问题，突然：

Context overflow: prompt too large for the model.
Try again with less input or a larger-context model.

然后呢？

• ❌ 会话被强制重启
• ❌ 前面的讨论全部丢失
• ❌ 你需要重新解释一遍背景
• ❌ AI像是失忆了一样

为什么会发生？

根本原因：AI的"记忆"是有限的。

每个模型都有一个上下文窗口（Context Window）：

• GPT-3.5: 4K tokens
• GPT-4: 8K/32K tokens
• Claude-2: 100K tokens
• GLM-4: 128K tokens

但即使是128K，也有限度。

每次对话，AI都要：

1. 读取整个历史记录
2. 理解上下文
3. 生成回复

如果历史记录太长，就会超出模型的处理能力。

一个类比

想象你在看一本书：

• 前10页，你能记住所有细节
• 前100页，你只能记住大概
• 前1000页，你连主角名字都忘了

AI的"上下文窗口"就是这本书的厚度。超过这个厚度，AI就开始"失忆"。

💡 为什么之前的方案不行？

方案1：手动保存上下文

做法： 每次快满时，手动让AI总结并保存到文件。

问题：

• ❌ 需要人工监控（看dashboard）
• ❌ 容易忘记（忙碌时）
• ❌ 时机难把握（早了浪费，晚了溢出）

方案2：增大上下文窗口

做法： 换用支持更大上下文的模型。

问题：

• ❌ 成本高（大模型更贵）
• ❌ 速度慢（处理更多token）
• ❌ 治标不治本（还是会满）

方案3：只保存，不重置（我之前的方案）

做法： 检测到token ≥ 50%时，自动保存上下文。

问题：

• ❌ 只拍照，不打扫房间
• ❌ Token继续累积
• ❌ 最终还是会溢出

就像把房间拍照保存了，但房间里的东西还在，没有清理。

🛠️ 我的解决方案：三层自动化保护

核心思想

不要等待溢出，而是主动管理。

当Token使用率达到50%时，自动执行：

1. 保存上下文 - 不丢失信息
2. 重置会话 - Token归零
3. 恢复上下文 - 无缝衔接
4. 通知机制 - 确保新会话知道这个自动化系统的存在

架构图

graph TD
    A[每5分钟检查Token] --> B{Token ≥ 50%?}
    B -->|否| A
    B -->|是| C[步骤1: 保存上下文]
    C --> D[步骤2: 备份会话]
    D --> E[步骤3: 删除会话]
    E --> F[Token归零!]
    F --> G[步骤4: 恢复上下文]
    G --> H[步骤5: 通知机制]
    H --> A

流程说明：

1. 定期检查Token使用率
2. 超过50%阈值时触发重置
3. 保存→备份→删除→恢复→通知
4. 循环往复，永不溢出

🔬 技术实现

监控脚本

核心逻辑：

def get_session_info() -> tuple:
    """从API获取Token使用率"""
    response = requests.get("http://localhost:8001/api/sessions/")
    sessions = response.json()

    # 找到主会话
    main_session = [s for s in sessions if s['kind'] == 'direct'][0]

    return (
        main_session['usage_percentage'],  # Token使用率
        main_session['session_id'],         # 会话ID
        main_session['session_key']         # 会话Key
    )

def trigger_full_reset(usage, session_id, session_key):
    """执行完整的重置流程"""
    # 步骤1: 保存上下文
    save_context(session_key)

    # 步骤2: 备份会话文件
    backup_session(session_id)

    # 步骤3: 删除会话文件（强制重置）
    delete_session(session_id)

    # 步骤4: 恢复上下文
    restore_context(new_session_key)

    # 步骤5: 通知自动化机制
    notify_automation(new_session_key)

关键点：

• ✅ 删除会话文件是核心（Token归零的秘诀）
• ✅ 先备份再删除（防止数据丢失）
• ✅ 等待新会话创建（避免找不到session_key）

Cron定时任务

*/5 * * * * /usr/bin/python3 /root/clawd/scripts/auto_save_context.py

每5分钟检查一次，完全自动化，无需人工干预。

注： 完整代码实现已开源，可参考项目仓库。

🛡️ 三层保护：确保机制永不失效

问题：会话重置后，新会话"失忆"了

当会话被删除后，AI创建了一个全新的会话。这个新会话：

• 从零开始
• 不知道自动化机制的存在
• 不会继续监控Token使用率

解决方案：三层通知机制

第1层：主动通知 📢

时机： 会话重置完成后立即执行

def notify_automation(session_key: str):
    """发送通知到新会话"""
    notice = """
    ## 🤖 自动化机制通知

    你的会话刚刚完成了自动重置。

    系统已为你部署了自动上下文保存机制：
    - 每5分钟检查Token使用率
    - 超过50%自动触发重置
    - 你不需要做任何事情！
    """
    send_to_session(session_key, notice)

第2层：持久化记录 📄

文件： /root/clawd/AGENTS.md

每次会话启动时，AI会自动读取这个文件：

## 🤖 自动上下文保存机制

**重要！** 这个工作区有一个自动化机制在运行。

- 每5分钟检查Token使用率
- 超过50%自动触发重置
- 关键文件：/root/clawd/scripts/auto_save_context.py

优点： 完全持久化，不会丢失。

第3层：上下文携带 📋

文件： /root/clawd/RESUME-SESSION.md (开头)

每次恢复上下文时，AI会读取这个文件：

## 🤖 自动化机制提示

**重要！** 你现在是在一个有自动化保护的会话中运行。

- 每5分钟检查Token使用率
- 超过50%自动触发重置

优点： 确保恢复后的会话知道机制。

容错分析

结论：新会话99.99%会知道自动化机制！

📊 效果验证

数据对比

重置前：

• Token使用率：85%
• 会话文件：75行消息
• 文件大小：122KB
• 风险：随时溢出

重置后：

• Token使用率：0%
• 会话文件：1行（全新）
• 上下文：从RESUME-SESSION.md恢复
• 风险：消除！

运行日志

[2026-02-19 14:30:54] 检查token使用率...
[2026-02-19 14:30:57] 当前主会话token使用率: 13.93%
[2026-02-19 14:30:57] ✓ 使用率正常，无需重置

当使用率 ≥ 50%时：

[2026-02-19 XX:XX:XX] ⚠️ Token使用率 85% 超过阈值 50%
[2026-02-19 XX:XX:XX] 步骤1: 保存上下文...
[2026-02-19 XX:XX:XX] ✓ 会话已备份到: backup/session_xxx.jsonl
[2026-02-19 XX:XX:XX] ✓ 会话文件已删除，会话将重置
[2026-02-19 XX:XX:XX] ✓ 新会话已创建
[2026-02-19 XX:XX:XX] ✓ 步骤5完成: 已通知新会话自动化机制
[2026-02-19 XX:XX:XX] ✅ 会话重置完成！Token已归零！

🤔 设计思考

为什么选择50%作为阈值？

太高（如80%）：

• ❌ 来不及保存
• ❌ 容易溢出

太低（如20%）：

• ❌ 重置太频繁
• ❌ 丢失上下文

50%刚刚好：

• ✅ 有足够时间保存
• ✅ 留有安全余量
• ✅ 平衡了频率和风险

为什么不是简单清理旧消息？

方案A：删除最早的50%消息

• ❌ 会丢失关键上下文
• ❌ 破坏对话连贯性

方案B：智能压缩（AI总结）

• ✅ 保留关键信息
• ✅ 但需要额外调用API
• ✅ 成本和时间开销

我的方案：完整备份 + 删除文件

• ✅ 保留完整历史
• ✅ Token归零（彻底）
• ✅ 恢复时智能总结

为什么需要三层保护？

单一机制的脆弱性：

• 脚本可能失败
• 文件可能未读
• 通知可能丢失

三层冗余的价值：

• ✅ 任何一层失效都有其他层保底
• ✅ 符合"防御性编程"原则
• ✅ 增加系统鲁棒性

🚀 如何应用到你自己的项目？

前置条件

1. 会话文件管理：AI的会话存储在文件中
2. API监控：能获取Token使用率
3. 命令行工具：能发送消息到会话

实现步骤

1. 编写监控脚本：

   • 定期检查Token使用率
   • 超过阈值时触发重置

2. 实现重置逻辑：

   • 备份会话文件
   • 删除原文件
   • 等待新会话创建

3. 恢复上下文：

   • 从备份文件总结关键信息
   • 发送到新会话

4. 测试验证：

   • 手动触发重置
   • 验证上下文恢复
   • 确认Token归零

关键代码片段

备份会话文件：

import shutil
from datetime import datetime

timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
backup_file = f"backup/session_{session_id}_{timestamp}.jsonl"
shutil.copy2(session_file, backup_file)

删除会话文件（强制重置）：

from pathlib import Path

session_file = Path(f"/path/to/sessions/{session_id}.jsonl")
session_file.unlink()  # 删除文件，触发AI创建新会话

发送恢复消息：

import subprocess

subprocess.run([
    'clawbot', 'sessions', 'send',
    '--sessionKey', new_session_key,
    '--message', '读取 RESUME-SESSION.md 恢复上下文'
])

💡 更深层的思考

AI的"记忆"问题

短期记忆（Context Window）：

• 有限容量
• 需要持续管理
• 类似人类的"工作记忆"

长期记忆（文件系统）：

• 无限容量
• 需要主动存储
• 类似人类的"长期记忆"

我的方案本质：
将短期记忆定期转存到长期记忆，然后清空短期记忆。

自动化的价值

人工 vs 自动：

结论：把重复性任务交给机器，人类专注于创造。

🎯 总结

问题

• AI的上下文窗口有限
• 对话过长会溢出
• 手动管理不可靠

解决方案

• ✅ 自动监控（每5分钟）
• ✅ 智能重置（50%阈值）
• ✅ 完整备份（不丢失信息）
• ✅ 上下文恢复（无缝衔接）
• ✅ 三层保护（机制永不失效）

效果

• Token使用率：85% → 0%
• 上下文：完整保留
• 人工干预：0
• 运行稳定性：100%

哲学思考

最好的工具是透明的。

当你不再需要担心"Context overflow"时，你才能真正专注于与AI的深度对话。

📚 相关资源

完整实现：

• 监控脚本：Python实现，支持API监控和自动重置
• 定时任务：Cron配置，每5分钟自动检查
• 日志系统：完整的运行日志和错误追踪

核心文件：

• auto_save_context.py - 自动化监控脚本
• auto-context-save.md - 完整技术文档
• auto-context-save-persistence.md - 三层保护详解

相关阅读：

• OpenAI Context Window
• Anthropic Context Limits
• AI Memory Systems

如果你也有遇到过"Context overflow"的问题，希望这个方案能帮到你。有问题欢迎讨论！

本文由作者 twg2020 创作，使用 AI 辅助润色
首发于：somingbai.com
时间：2026-02-19