LLM：长会话体验差异的拆解——Claude Code与OpenClaw上下文管理策略对比
背景：为什么能知道这些
2026 年 3 月 31 日，Anthropic 发布 npm 包时发生打包失误，将包含 Source Map 的 51.2 万行完整 TypeScript 源码泄露至公网。这套源码包含了 Claude Code 完整的成本管理、分层压缩、子 Agent 隔离的架构细节——此前官方从未公开过这些内部实现。
本文所讨论的所有架构对比，均来自这次源码泄露。在泄露之前，Claude Code 长会话体验好的原因完全是个黑盒；泄露之后，OpenClaw 与 Claude Code 在上下文管理上的工程差距才完整暴露。
核心结论
Claude Code 与 OpenClaw 使用同款底层模型，但长会话体验的显著差距，并非来自模型能力，而是 Agent 框架对 200K 上下文窗口的管理策略与工程选择不同。
长会话后半段，OpenClaw 易出现上下文丢失、忘记已读文件、重复操作等问题；Claude Code 同类问题出现时间更晚，状态恢复能力也更强。
用「聊天记笔记」理解长会话
把 AI 的「长会话」比作你和朋友聊一上午工作，AI 的「上下文窗口」就是你的脑子能记住的内容上限，「上下文管理」就是你怎么记重点、怎么清理脑子冗余信息，保证聊到下午还不忘记上午说的关键内容。
二者底层模型一样，就像你和朋友记忆力底子一样，体验差在「记笔记、清脑子」的方法不一样。
第一步：聊到脑子快记不下时，怎么「清冗余」
Claude Code：先简单清，清不了再细弄
就像你脑子快满了，先做几个零成本的简单清理：
- 先看看：是不是半小时没聊了？要是的话，直接把不重要的废话（比如之前发的临时链接、工具回复）换成一句话「之前发过 XX 链接」，脑子立刻空出一块
- 要是还满，就把脑子里重复的内容直接删掉（比如反复提的一个文件路径），不影响核心记忆
- 要是前两步都清完还满，才开始认真梳理：把上午聊的核心内容总结成 100 字笔记，替换掉脑子里的大段对话
全程先做简单、不费脑子的操作，实在不行才花精力总结。
OpenClaw：一满就直接大总结
就像你脑子一满，没有任何简单清理步骤，直接放下手里的事，把上午聊的所有内容逐句读一遍，再总结成笔记，不仅费时间、还容易漏掉一些细节。
为什么「等半小时」才清理
核心是留痕不占空间，避免后续聊回来，AI 完全忘光。
AI 的「脑子」里存着两类内容：
- 核心内容：你聊的核心问题、代码需求、关键结论
- 边角内容：工具返回的临时结果、文件链接、重复的指令回复
边角内容有两个特点：聊到后面基本用不上；占地方、特别费内存。
等半小时没说话，是一个明确的「暂停信号」：说明你当下不聊了，这些临时的边角内容，短时间内用不上了。这时候清，既不会影响后续聊天，又能精准腾出内存。
为什么用一句话占位，而不是直接删掉
直接删掉，后续你再提这个文件，AI 会完全忘记，大概率会问你「什么文件？发我一下」。
换成一句话占位：
- 清理前：你发了文件链接，工具返回了一大串文件目录，十几行特别占地方
- 清理后：直接把上面一大串，换成一句话「此前已读取文件：登录代码.py，含 login.py、utils.py 等文件」
一句话比十几行目录省 90% 空间；后续你再聊这个文件，AI 看到这句占位话，立刻能想起来「哦，之前已经读过这个文件了」。
第二步：平时聊天时，会不会「实时记笔记」
Claude Code：边聊边记
就像你和朋友聊天，手里一直拿着小本本，聊到关键信息就随手记（比如「要改 XX 文件的 3 个地方」「遇到 XX 错误，解法是 XX」），笔记是实时更新的结构化内容。
等脑子快满了，直接把小本本的笔记往脑子里一放，替换掉大段对话，不用再重新回忆、重新总结。
OpenClaw：不实时记
就像你聊天时从来不记笔记，脑子满了之后，得回头翻一上午的聊天记录，一点点找重点总结，不仅慢，还容易翻漏、记混。
第三步：聊到需要查资料时，会不会「弄脏脑子」
Claude Code：小助理只报结果
就像你们聊到一个不懂的问题，你喊来一个小助理，让他去查资料：小助理自己找、自己看，不打扰你们聊天，最后只跟你说「查到了，核心结论是 XX」。
你的脑子只记核心结论，不会被无关资料占空间。
OpenClaw：查资料自己来
就像你们聊到不懂的问题，你自己放下聊天，去翻一堆资料，还把所有查的资料、过程全记在脑子里，聊不了几次，脑子就被这些无关资料占满了。
多任务并行：为什么 OpenClaw 不适合
OpenClaw 没有「专人干专事」的机制，所有任务都挤在同一个「脑子」里，互相挤占。
多任务并行 = 同时开好几个窗口。比如你同时做三件事：写代码、查资料、处理风控规则。
对 Claude Code 这种架构：查资料交给小助理去查，小助理只返回一句话结论，主线程干干净净。
但 OpenClaw 不是这样：查资料自己查，查完把全文、过程、日志、结果全部塞进主线程；再切回写代码，上下文已经被资料占满；再切回风控，三件事全挤在一起。任务一多，前面的事全忘。
最终结论
Claude Code 适合长时间、多任务、连续深度工作，任务之间隔离、不互相污染。
OpenClaw 适合短会话、单一任务、快速交互，多任务并行或会话拉长后，容易出现忘内容、重复操作、上下文混乱。
参考
- finisky. (2026, April 8). 两种上下文管理哲学：Claude vs OpenClaw. Finisky Garden. https://mp.weixin.qq.com/s/s4_w-Vjsz7tN2c-AhW7PHg