Sitzungsmanagement

Jedes Gespräch mit deinem OpenClaw-Agent findet innerhalb einer Sitzung statt. Diese Sitzung enthält die Gesprächshistorie, Tool-Zugriff und angesammelten Kontext. Das Verständnis, wie Sitzungen funktionieren und wie man sie verwaltet, ist essenziell für den Aufbau zuverlässiger, produktionsreifer KI-Systeme.

Dieser Guide behandelt den Sitzungslebenszyklus, automatische Bereinigungsmechanismen und Strategien, um deinen Agenten auch über Stunden oder Tage kontinuierlichen Betriebs performant zu halten.

Wie Sitzungen funktionieren

Wenn du ein Gespräch mit deinem OpenClaw-Agent startest, wird eine neue Sitzung erstellt. Diese Sitzung sammelt Nachrichten, Tool-Ergebnisse und Kontextinformationen, während das Gespräch fortschreitet. Alles bleibt im Speicher, bis die Sitzung endet oder eine Bereinigung ausgelöst wird.

Sitzungslebenszyklus

• Erstellung: Eine frische Sitzung startet mit dem Basis-Kontext aus SOUL.md, AGENTS.md, USER.md, TOOLS.md, IDENTITY.md und anderen automatisch geladenen Dateien
• Aktiver Zustand: Die Sitzung sammelt Nachrichten und Tool-Ergebnisse. Der Kontext wächst mit jedem Austausch
• Bereinigungstrigger: Wenn der Kontext zu ~80% gefüllt ist, aktiviert sich automatisch die Bereinigung oder Komprimierung
• Archivierung oder Ende: Sitzungen enden, wenn der Benutzer sie explizit beendet, ein Timeout erreicht wird oder sie manuell archiviert werden

Was gespeichert wird

Jede Sitzung speichert:

• Alle Benutzernachrichten und Agentenantworten
• Tool-Aufrufe und deren Ergebnisse
• Generierter Code, Dateipfade und andere Artefakte
• Temporärer Kontext, spezifisch für dieses Gespräch

Automatische Bereinigung: Pruning und Komprimierung

OpenClaw verwaltet die Kontextgröße automatisch, damit du keine harten Limits mitten im Gespräch erreichst. Zwei Mechanismen handhaben dies: Bereinigung und Komprimierung.

Bereinigung

Wenn der Kontext knapp wird, entfernt OpenClaw ältere Nachrichten komplett. Das System behält aktuelle Austausche intakt, während frühere Teile des Gesprächs, die weniger wahrscheinlich relevant sind, verworfen werden.

Die Bereinigung ist aggressiv aber sicher. Sie bewahrt den aktuellsten Kontext, wo aktuelle Themen liegen, während ältere, potenziell veraltete Informationen entfernt werden.

Komprimierung

Die Komprimierung geht sanfter vor. Statt Nachrichten zu löschen, fasst sie sie zusammen. Mehrere Nachrichtenaustausche werden zu prägnanten Zusammenfassungen verdichtet, die wichtige Fakten, Entscheidungen und Anweisungen bewahren, während sie Platz freigeben.

Die Komprimierung behält mehr historischen Kontext als die Bereinigung, aber auf Kosten einiger Details. Sie ist die bessere Wahl, wenn frühere Gespräche wichtige Informationen enthalten, die du behalten möchtest.

Wann jeder Mechanismus auslöst

• Bereinigung: Löst bei ~80% Kontextkapazität für schnelle Platzgewinnung aus
• Komprimierung: Löst bei ~90% Kapazität für tieferes Kontextmanagement aus
• Hartes Limit: Bei 100% werden älteste Nachrichten unabhängig von ihrer Wichtigkeit verworfen

Strategien zur Sitzungsbereinigung

Du kannst die automatische Bereinigung nicht deaktivieren, aber du kannst sie beeinflussen, indem du Gespräche strukturierst und Sitzungsgrenzen verwendest.

Strategie 1: Explizite Sitzungsgrenzen

Verwende den /new-Befehl, um eine frische Sitzung zu starten, wenn du Themen wechselst. Das gibt dir einen sauberen Kontext für das neue Thema, ohne dass du dich auf automatische Bereinigung verlassen musst, um alten Kontext zu löschen.

// Neue Sitzung via Befehl starten
/new

// Das löscht den Kontext und startet neu
// Gut für: neue Themen, große Aufgabenwechsel, nach Pausen

Strategie 2: Aufgabendekomposition

Zerlege große Aufgaben in kleinere Teilaufgaben, die bequem in den Kontext passen. Jede Teilaufgabe erhält eine frische Sitzung oder nutzt Sub-Agenten für parallele Ausführung. Das verhindert, dass eine einzelne Sitzung zu viel Kontext ansammelt.

Strategie 3: Kritische Infos in Speicherdateien speichern

In MEMORY.md gespeicherte Informationen überleben Sitzungsgrenzen und zählen nicht gegen Kontextlimits. Wichtige Anweisungen, Fakten oder Präferenzen, die persistieren müssen, gehören in Speicherdateien, nicht in den Chat.

// In MEMORY.md - persistiert über Sitzungen hinweg
# Wichtiger Kontext
- Aktuelles Projekt: Website-Redesign
- Kunde: Acme Corp
- Deadline: Monatsende
- Key-Kontakte: Sarah (PM), Mike (Dev)

# Bevorzugter Ansatz
- Mobile-first Design
- Minimales JavaScript
- Wöchentliche Demos am Freitag

Best Practices für lang laufende Sitzungen

Für Agents, die stunden- oder tagelang kontinuierlich laufen, wende diese Praktiken an, um die Performance aufrechtzuerhalten.

Regelmäßige Kontext-Checks

Erinnere den Agenten regelmäßig an seine aktuelle Aufgabe und seinen Status. Selbst mit gutem Speichermanagement können lange Gespräche abdriften. Eine kurze Zusammenfassung des aktuellen Status zu Beginn jeder neuen Aufgabe hilft, den Fokus zu halten.

Sub-Agenten für schwere Lasten nutzen

Lagere intensive Aufgaben an Sub-Agenten aus. Sie laufen in isolierten Sitzungen mit eigenem Kontextmanagement. Das hält deinen Haupt-Agent schlank, während komplexe Arbeit parallel fortschreitet.

Sitzungsgröße überwachen

Behalte die Kontextnutzung im Auge. Wenn du bemerkst, dass der Agent anfängt, sich zu wiederholen oder kürzliche Anweisungen zu vergessen, braucht die Sitzung wahrscheinlich einen Reset mit /new.

Passende Timeouts konfigurieren

Setze Sitzungstimeouts, die zu deinem Anwendungsfall passen. Kürzere Timeouts erzwingen häufigere Resets (gut für volatile Aufgaben). Längere Timeouts erlauben Kontinuität (gut für komplexe, mehrstufige Workflows).

Sitzungspersistenz und Fortsetzung

OpenClaw kann den Sitzungszustand auf der Festplatte speichern und ermöglicht Agents, nach Neustarts fortzusetzen.

Was persistiert wird

• Gesprächshistorie bis zum letzten Speicherpunkt
• Generierte Artefakte und Dateireferenzen
• Sitzungs-Metadaten und Konfiguration

Was nicht persistiert

• Runtime-Tool-Status (API-Tokens, temporäre Credentials)
• Im Speicher gehaltenes Agent-Denken, das nicht in Dateien geschrieben wurde
• Externer Service-Sitzungsstatus (abhängig vom Service)

Sitzungen fortsetzen

Um eine Sitzung fortzusetzen, lädt der Agent den persistierten Zustand beim Start. Das funktioniert automatisch, wenn Sitzungspersistenz in der Konfiguration aktiviert ist. Der Agent setzt dort fort, wo er aufgehört hat, obwohl mancher Runtime-Status neu initialisiert werden muss.

Sitzungsprobleme debuggen

Wenn sich Sitzungen unerwartet verhalten, helfen diese diagnostischen Schritte.

Kontextnutzung prüfen

Bitte den Agenten, seinen aktuellen Kontext oder seine Aufgabe zusammenzufassen. Wenn er Schwierigkeiten hat zusammenzufassen oder veraltete Informationen gibt, braucht der Kontext wahrscheinlich einen Reset.

Speicherdateien überprüfen

OpenClaw lädt SOUL.md, AGENTS.md, USER.md und MEMORY.md zu Sitzungsbeginn. Prüfe diese Dateien auf widersprüchliche oder veraltete Anweisungen, die den Agenten unerwartet steuern könnten.

Mit frischen Sitzungen testen

Starte eine neue Sitzung mit /new und reproduziere das Problem. Wenn das Problem verschwindet, hat die ursprüngliche Sitzung wahrscheinlich widersprüchlichen Kontext angesammelt. Wenn es bestehen bleibt, liegt das Problem in deiner Konfiguration oder deinen Prompts.

Zusammenfassung

Sitzungsmanagement ist in OpenClaw automatisch, aber das Verständnis, wie es funktioniert, hilft dir, robustere Agents zu bauen. Verwende explizite Sitzungsgrenzen für Themenwechsel, speichere kritischen Kontext in Speicherdateien und überwache lang laufende Sitzungen auf Abdrift.

Kombiniere diese Sitzungsstrategien mit Sub-Agenten für parallele Arbeit, Speicherdateien für Persistenz und Modell-Routing für Kostenoptimierung, um Produktions-KI-Systeme zu bauen, die zuverlässig rund um die Uhr laufen.