【最新版】OpenClawのContext（コンテキスト）とは？初心者向けにやさしく解説

Context（コンテキスト）って何？

Contextは一言でいうと、OpenClawがAIに渡す「今回の作業に必要な情報一式」です。 ただし無限に入るわけではなく、モデルのcontext window（トークン上限）に収まる範囲だけが入ります。

ここはこういう意味：
同じ質問でも、Contextに入っている情報が違うと、AIの返事や判断が変わります。 つまり「AIの記憶力」ではなく「渡している材料の量と中身」が効きます。

イメージ：会議で配られる資料一式（議事録、ルール、添付、直近のチャット履歴）。 資料が分厚すぎると、読む時間も増えて、重要ポイントが埋もれます。

Contextに入るもの（初心者が覚えるのは3つでOK）

• System prompt: OpenClawが作る「最上位ルール」。（使えるツール、安全ルール、スキル一覧、workspace、注入ファイルなど）
• 会話履歴: そのセッションのあなたの発言とAIの返答。
• ツール結果・添付: コマンド出力、ファイル読み取り結果、画像/音声など。

ここはこういう意味：
「ファイルを読ませた」「コマンドを実行した」は、結果がContextに入るので、長い出力が続くと一気に窓（上限）を使い切ります。

ContextとMemoryの違い（ここを混ぜると事故る）

Contextはいまの会話でAIが参照できる範囲。 一方Memoryはディスクに保存して、必要なときに読み込める“別の置き場”です。

• Context: その回の“手元の資料”。入れすぎると詰まる。
• Memory: 机の引き出し（保存）。必要なときに取り出す。

まず試す：Contextを確認するコマンド

OpenClawは「いまどれくらいContextを使ってる？」を見える化できます。 初心者は、下の4つだけ覚えればOKです。

1）どれくらい詰まってる？

/status

2）何が入ってる？（ざっくり）

/context list

3）どれが重い？（詳しく）

/context detail

4）長くなったら整理する

/compact

ここはこういう意味：
/compact は「古い会話を削除」ではなく、要点に要約して、窓（トークン）を空けるための機能です。

初心者がハマりやすいポイント（原因→対策）

返答が急に雑になる／前提を忘れる

• 原因: Context windowがいっぱいで、必要な情報が入らなくなっている
• 対策: /context list で重い要素を確認し、/compact で整える

TOOLの出力が長すぎて会話が進まない

• 原因: 大きいログや巨大ファイル読み取りがContextを圧迫
• 対策: 必要な部分だけ読む（行数を絞る／検索する）運用にする

まとめ

• Contextは「AIに渡される、その回の材料全部」（上限あり）
• Memoryは保存場所。Contextは“いま入っている範囲”
• 困ったら /status と /context、必要なら /compact

参考

• https://docs.openclaw.ai/concepts/context.md