分享这篇非常实用的实战指南——从日常操作到架构设计，再到记忆机制的巧妙利用，覆盖了OpenClaw降本增效最关键的三个层次。
我帮你把核心要点再提炼一下，方便快速回顾或分享给团队：
一、斜杠命令：3秒见效的“瘦身三件套”
/compact：压缩当前会话历史为摘要，适合话题还在继续但上下文已冗长时使用
用法：
/reset：清空短期对话历史，但保留长期记忆（偏好、背景等），适合切换话题
用法：
/new：彻底开启全新会话，适合做AB测试或完全不受干扰的新任务
用法：
二、多Agent分工：从“一人大包大揽”到“专业团队协作”
按飞书群、职能、项目拆分独立的Agent，每个Agent有自己的workspace、记忆和技能
收益：上下文干净、Token可控、故障隔离、优化可针对性进行
文中附了飞书多Agent实战教程的链接，值得细看
三、memory-search：用“查资料”代替“背全文”
默认开启，但需要养成习惯：在关键节点对OpenClaw说“记住这个”
将长期知识固化到memory文件，Agent只在需要时检索相关片段
避免了“怕它忘所以反复喂背景”的Token浪费
组合建议：
架构上先拆分Agent → 日常用斜杠命令控制单次对话长度 → 长期依赖memory-search做精准检索
这三个方法搭配起来，确实能解决“越聊越贵、越用越慢”的痛点。你是否已经在实际项目中遇到了具体的Token消耗瓶颈？比如某个特定Agent的对话长度已经很难通过日常命令控制了？我们可以一起看看有没有更进阶的优化空间。
