Clawdbot在200K上下文窗口下具备稳定长文处理能力：一、128K内精准段落定位；二、跨页推理保持事实一致；三、多任务间上下文严格隔离；四、192K极限下动态降级保核心内容。
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如果您尝试让AI处理一份长达87页的PDF文字提取内容，却遭遇“超出上下文限制”报错或关键信息丢失，则问题很可能出在模型上下文窗口的实际承载能力与调度机制上。以下是验证Clawdbot在200K上下文窗口下长文处理真实表现的操作路径：
一、实测128K上下文稳定加载与段落定位能力
Clawdbot通过vLLM后端的PagedAttention机制，将KV缓存按语义块切分为固定大小页（如16×16 tokens），实现显存占用从O(n²)降至接近O(n)，从而支撑超长文本的结构化保留与精准锚定。该机制确保即使输入达128K tokens，系统仍能识别并定位原始文档中任意段落，而非简单截断末尾。
1、准备一份含87页文字的PDF，使用pdftotext工具提取纯文本，保存为report_full.txt；
2、在Clawdbot Web界面中粘贴全文，确认右下角显示“Context: 124,832 tokens”且无截断提示；
3、输入指令：“请定位第37页第二段中提到的三个风险指标，并列出其对应缓解措施”；
4、观察响应是否直接引用原文位置（如“见原文第37页第二段：‘供应商交付延迟（缓解：引入双源采购）、API调用超时（缓解：增加重试指数退避）、日志格式不统一（缓解：强制执行RFC5424标准）’”）；
5、点击响应中任意引用位置，验证Clawdbot是否自动高亮并滚动至原文对应区块。
二、跨页推理与事实一致性校验
传统长上下文模型常在跨页逻辑推导中混淆因果链或遗漏约束条件。Clawdbot通过动态摘要压缩+关键实体强化机制，在维持128K窗口的同时，对高频实体（如人名、日期、数值、技术术语）进行权重提升与状态标记，保障跨页推理不脱节。
1、输入包含时间线与依赖关系的混合文本，例如：“项目A启动于2025-09-15；B模块需在A上线后14天内完成集成；C接口规范由张工于2025-08-22终稿确认”；
2、提问：“若A推迟至2025-09-25上线，B最晚何时交付？C规范是否影响B集成节奏？”；
3、检查响应中是否准确计算出“B最晚交付日为2025-10-09”，并明确指出“C规范发布时间早于A启动日，不构成B集成前置阻塞”；
4、在后续轮次中追问：“把C规范改成2025-09-20发布，结论是否改变？”，验证其是否重新触发时间链重算而非复用旧结论。
三、多任务嵌套下的上下文隔离能力
当同一窗口内混入代码生成、会议纪要摘要、技术方案比选三类任务时，普通UI易发生上下文污染。Clawdbot采用会话级上下文隔离策略，为每个语义任务块分配独立内存页组，并在生成响应前主动剥离无关块，仅保留高信息密度片段（如函数签名、错误日志、配置键值对）。
1、在单次输入框中连续粘贴三段内容：一段Python报错日志、一份1500字会议录音转写、一个JSON Schema定义；
2、依次发送三条指令：“修复日志中的IndexError”、“生成会议纪要三点结论”、“根据Schema生成符合要求的示例JSON”；
3、确认每条响应均未混入其他任务的字段名、时间戳或代码结构；
4、在修复代码响应中检查是否复用会议纪要中的“张工”称呼，或在JSON示例中误填会议日期——正确表现应为完全隔离，零交叉污染。
四、192K极限压力测试与降级容错行为
vLLM支持最高192K上下文，但实际可用性取决于显存带宽与页面调度效率。Clawdbot在此极限下启用动态降级策略：当检测到显存紧张时，自动压缩描述性语句，优先保障代码块、表格、错误堆栈等高价值内容的完整保留。
1、构造192K tokens文本：合并5份不同技术白皮书（含Markdown表格、代码块、LaTeX公式）；
2、提交后观察Clawdbot控制台右上角是否显示“Context: 191,204 tokens (paged, 98.7% retained)”；
3、提问：“提取所有表格第一列标题，并说明公式(3.2)在哪个白皮书中被引用”；
4、验证响应是否完整列出6个表格标题，且准确定位公式引用来源为《LLM推理优化实践_v2》第42页；
5、若某表格列被省略，检查其是否属于冗余描述列（如“备注”“示例说明”），而核心数据列（如“参数名”“取值范围”）是否全部保留——这是PagedAttention正常降级而非失效的标志。
