昨天我们提到了 AI “鱼的记忆”的真相。虽然看起来 AI 好像记得你的经历，其实都是靠着极其昂贵的上下文（Context）完成的。上下文越长，调用 AI 的账单就越高，AI 反而会因为注意力涣散变得更愚蠢。 那么，这个上下文要怎么去控制呢？作为架构师，我们不能完全寄希望于大模型本身的完善，而是要用一些工程手段来给它做一些限制，从而在降低成本的同时，还能提升它的效果。 结合目前主流的开源 AI 框架和模型（如 OpenClaw 和 Claude），我们来聊一下4种能够把成本砍掉 90% 的压缩架构。
1. 物理截断：滑动窗口机制（Sliding Window）
这种方式非常简单粗暴，也很好理解，同时它的效果也是最好的。逻辑就是“先进先出”。 比如我们设定存储最近 10 轮的聊天记录，那么当第 11 轮内容进来时，第一轮直接被舍弃。
落地实操：
以 OpenClaw 为例，在配置文件中不能使用默认的FullHistory（全量历史）模式。我们需要在配置项里找到类似 max_history_turns 或 max_tokens 的参数。
设置好之后，OpenClaw就会自动处理滑动窗口。
同时，我们也要关注 Skill 的返回内容。有些 Skill 返回内容非常长，比如网页源代码或者一段很长的日志。这些东西对于下一轮的 AI 调用往往没有意义，全部塞给 AI 只是浪费 Token。
针对这种情况进行物理截断是非常有效的。
但同时我们要特别注意：粗暴的物理截断会使 AI 彻底遗忘早期的信息，有的时候这会产生问题。所以我们还需要其他的方式来进行补充。
2. 记忆折叠：总结与替换（Summary Memory）
原理也非常简单，类似于我们以前学习时所做的归纳总结或提炼中心思想。当上下文过长时，我们让 AI 对其进行处理压缩，提炼成一个简短的上下文内容。
落地实操：
在OpenClaw中，可以挂载一个“上下文压缩器（Context Compressor）”，或者是一个有相关能力的组件。当对话历史积累到一定的阈值时，系统会在后台调用一个很便宜的小模型或者是本地模型，向它下指令，让它把对话日志压缩在 100 或 150 个字以内。 这样就实现了上下文长度缩减。再把这些内容交给主模型，就会节约相当大的一部分成本。 但要注意，这种做法取决于使用的模块或是 AI 服务的质量，如果压缩得不够好，仍然会丢失一些重要信息。
3. 外挂大脑RAG 语义检索（Vector DB）
RAG 的全名叫做 Retrieval-Augmented Generation，中文译为“检索增强生成”。 它的标准定义是：AI 在回答问题前，先从外部知识库中检索相关信息，再结合这些信息生成答案。 用白话来说，就是 AI 把很多现有的知识直接预先处理成问答的方式，存放在向量数据库中。当有新问题进来时，它会直接去数据库里查找最接近的内容，然后再把这些信息组织整理，作为输出或者下一步的输入。 这种方式在处理客服咨询、操作手册或内部规章制度时非常有效。
落地实操：
在 OpenClaw 中，它有一个非常有效的作用，就是处理 Skill 的说明。 虽然现在的 Skill 说明已经比较规范，不会一次性把所有说明都塞给 AI，但当 Skill 数量多起来时，累积的长度仍然不容忽视。所以，我们可以把这部分内容存进一个轻量级的向量数据库中。当用户提问时，系统会去数据库里检索最相关的部分再整理出来，把相关内容传给大模型。 它的效果非常明显，可能直接让系统提示词的长度瞬间从 2 万字变成 200 字。这样不仅节省了成本，而且准确率非常高。
4. Claude 的秘密武器：提示词缓存（Prompt Caching）
如果你使用的是 Claude，那就绝对要用一下这个能力。它是官方提供的一个功能，也是目前为止最高级的成本优化手段。（其它很多 AI 也提供了类似能力，工程化使用时，一定要查询一下）
落地实操：
很多时候我们发给 AI 的上下文里，有一大半是系统设定，还有一些工具的格式说明，都是基本不变的。那么在调用 Claude API 的时候，只要在内容的结尾加一个参数{"type": "ephemeral"}（缓存标记），Claude 就会把这部分内容保存在它的高速缓存里面。
缓存会保存 5 分钟，下一次对话的时候，Claude 就不需要重新阅读或计算这一部分。每次使用会重新开始计时，所以一般不需要担心它过期。
这样一来，使用输入成本会直接下降 90% 以上，响应速度反而还会有大幅度的提高。
AI 可以写代码、生成文章、画画、做音乐，但在商业落地的场景下，无论哪种 AI 都需要优雅、高效地管理它的上下文，这才是一个产品能否存活下来的根本。它不仅关系到成本，也关系到用户体验。 普通人所做的事情是尽量地给 AI 喂资料，但作为架构师，我们要学会做减法。
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