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@@ -1698,6 +1698,77 @@ Agent 写产出时,`content_path` 指向此目录。Daemon 存档 session jsonl

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+## 11. 上下文管理策略（课题10结论）
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+> **核心结论**：不需要复杂的压缩/摘要机制。课题2+4的设计已覆盖上下文管理的主要场景。
+
+### 11.1 黑板信息量测算
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+| 信息类型 | 单个任务估算 |
+|---------|------------|
+| 任务基础信息（tasks 表） | ~50-60 tokens |
+| 10 条评论（comments 表） | ~300-500 tokens |
+| 5 个产出摘要（outputs 表） | ~150-250 tokens |
+| 10 条事件日志（events 表） | ~150-250 tokens |
+| 3 条决策记录（decisions 表） | ~150-200 tokens |
+| **单个任务全量** | **~1000-1500 tokens** |
+
+即使 10 个任务全量注入也仅 ~1-1.5 万 tokens，远小于 128K context window。
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+### 11.2 三个场景的结论
+
+**场景1：续杯时上下文膨胀**
+
+已在课题2+4中解决：
+- 黑板保留完整讨论链（comments/decisions/observations），新 Agent 随时可读
+- 课题4 D4-7 三段式注入：操作规范 + 任务上下文 + 前序信息（depends_on 产出）
+- 比 GSD Wave Execution 更优——GSD 给每个 executor 全新 context 但丢弃思考过程，我们保留在黑板中
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+**场景2：多任务并行**
+
+所有优秀实践的共识：单黑板、单 Daemon、多任务并行调度。
+- open-multi-agent：一个 TaskQueue，事件驱动，无依赖任务自然并行
+- Hermes：一个 Dispatcher + 一个 SQLite，60s tick 扫描
+- GSD：一个 orchestrator，同 wave 并行，跨 wave 串行
+
+moziplus 同此模式：一个 SQLite 黑板、一个 Daemon 进程、Tick 扫描可推进的任务并行 spawn。
+每个 Agent spawn 时只注入自己任务的信息（课题4 D4-7 按角色注入），不受其他任务干扰。
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+**⚠️ 待解决**：用户级多任务（跨项目/跨域）需要项目级隔离机制，与课题11一起设计。
+
+**场景3：Agent 自主决定读 L3**
+
+在 L2 bootstrap 末尾注入"可选参考"提示（课题4 D4-11 已在示例中体现）：
+```
+═══ 可选参考 ═══
+根据任务需要，你可以用 read 加载以下 Skill：
+- 编码：~/.openclaw/skills/coding-implementation/SKILL.md
+- 回测：~/.openclaw/skills/quant-backtest/SKILL.md
+只在需要时加载，不需要全部读取。
+```
+
+未来增强：SkillRouter 检索 + OpenClaw 动态关键词触发（见课题12 SkillRouter 调研）。
+
+### 11.3 Context 预算分配
+
+| 组件 | 预算 | 说明 |
+|------|------|------|
+| System Prompt + SOUL.md + IDENTITY.md | ~3000-5000 | 固定开销（L0+L1） |
+| L2 引擎注入（操作规范 + 任务上下文） | ~1000-2000 | 每次 spawn 强制注入 |
+| L2 历史经验提醒 | ~150 | 最多 3 条 experience |
+| L3 可选参考 | ~100 | Skill 列表提示 |
+| 工作空间（Agent 思考+输出） | ~30000-50000 | 预留给 Agent |
+| **总计** | **~35K-60K** | 远小于 128K，安全 |
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+### 11.4 设计原则
+
+1. 黑板是索引（做什么 + 在哪找），不是仓库（详细内容）
+2. 产出物在文件中，黑板只存路径
+3. Agent spawn 时传最小充分上下文（L2），按需获取更多（L3）
+4. 不做复杂压缩——信息量本身就很小
+
+---
+
 ## 12. Phase 规划(v2.6)

 ### Phase 1: 黑板基础设施