qoderwake多轮任务上下文丢失需优化token窗口配置：一、调大contextwindow至16384/32768并设maxtokens≤25%；二、启用importance-weighted滑动窗口，步长1024/2048；三、锚定name/id/date等关键实体；四、每5轮摘要压缩，保留事项、结论与问题；五、切换powermem插件，设retrievalthreshold=0.65。
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如果您在使用QoderWake执行多轮任务时频繁遭遇上下文丢失——例如前几轮已确认的参数、用户偏好或任务目标在后续交互中被忽略，则很可能是Token窗口配置未适配实际对话深度与信息密度。以下是针对性的配置优化路径：
一、调整基础上下文窗口参数
QoderWake默认加载的上下文长度可能低于Qwen系列模型实际支持能力，导致长对话中早期信息被硬截断。需在模型层显式对齐硬件能力与逻辑窗口。
1、打开QoderWake配置目录下的~/.qoderwake/config.json文件。
2、定位到models → providers → qwen-local → models数组中对应Qwen3-14B或Qwen3-32B的条目。
3、将contextWindow字段值设为32768（Qwen3-32B）或16384（Qwen3-14B），确保不低于模型理论上限的95%。
4、同步将maxTokens设为不超过contextWindow的25%，防止响应生成挤占历史空间。
二、启用动态滑动窗口策略
固定长度窗口在持续对话中易造成“两头挤压”：新输入顶替关键旧信息，而冗余中间内容滞留不释放。滑动窗口通过步进裁剪保留高价值片段，维持上下文新鲜度。
1、在config.json的agent → memory节点下新增windowSlideStep字段。
2、将其值设为1024（Qwen3-14B）或2048（Qwen3-32B）tokens。
3、添加slideStrategy字段，赋值为"importance-weighted"以启用基于语义重要性的滑动逻辑。
4、保存后执行qoderwake restart --graceful使配置生效。
三、配置关键信息锚定规则
即使窗口充足，若无机制锁定核心要素，模型仍会因注意力分散而忽略人名、ID、日期等不可再生实体。锚定规则强制这些字段在每次窗口压缩中优先保留。
1、在agent → memory节点下添加entityRetention数组。
2、填入预定义类型：["name", "id", "date"]。
3、如需自定义正则匹配，扩展为对象数组：[{"pattern": "[A-Z]{2}\d{5}", "type": "id"}, {"keywords": ["必须", "禁止", "立即"], "type": "constraint"}]。
4、确保entityRetention启用状态为true。
四、启用摘要驱动的记忆压缩
单纯延长窗口会线性增加Token消耗与推理延迟。摘要压缩在保持语义完整性前提下，将多轮对话浓缩为结构化短文本，显著提升单位窗口的信息承载效率。
1、在agent → memory中设置summaryInterval为5，表示每5轮触发一次摘要。
2、配置summaryPrompt字段，填入标准提示模板："请用不超过3句话总结这段对话的核心内容,保留用户明确要求的事项、已达成共识的结论、待解决的开放问题。输出格式:[摘要开始][/摘要结束]"。
3、启用summaryFallback并设为true，确保摘要失败时自动降级为时间加权截断。
4、重启服务后，首次摘要将在第5轮对话结束时自动生成并注入后续上下文。
五、切换至PowerMem记忆插件模式
PowerMem替代默认全量注入机制，仅在每次请求前检索与当前任务语义最相关的历史片段，避免无关对话污染上下文，实测降低无效Token消耗达82%。
1、执行命令qoderwake plugin install powermem安装插件。
2、在config.json中将memory → strategy由"full-history"改为"powermem"。
3、配置powermem → retrievalThreshold为0.65，平衡召回率与精度。
4、运行qoderwake memory rebuild重建索引，完成后所有新会话即启用智能检索。
