openclaw卡顿时应依次调整模型配置、限制容器资源、优化jvm参数、启用流式响应、清理历史会话：选用kimi-k2.5等轻量模型；在docker-compose.yml中设cpu上限2.0核、内存4g；配置java_opts="-xms1g -xmx2g -xx:+useg1gc"；开启streaming与分块推送；运行openclaw history clean --older-than 7d并启用autosummarize。
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如果您启动 OpenClaw 后发现系统响应迟缓、命令执行卡顿、界面加载缓慢或对话回复延迟严重，则可能是由于模型负载过高、资源分配失衡或运行时参数未适配当前硬件。以下是解决此问题的步骤：
一、调整模型配置以降低推理压力
选用轻量级模型可显著减少 CPU 和内存占用，避免因大模型持续推理导致的系统卡顿。模型越小，单次推理耗时越短，上下文管理开销也越低。
1、通过命令行切换至低开销模型：执行 openclaw config setmodel kimi-k2.5。
2、若使用 DeepSeek 系列，将 primary 字段由 deepseek-reasoner 改为 deepseek-v3，修改路径为 /root/.openclaw/openclaw.json。
3、验证模型生效：运行 openclaw status，确认输出中显示当前活跃模型为已切换型号。
二、限制容器资源防止系统过载
Docker 容器若无硬性资源上限，OpenClaw 在高并发或多任务流场景下可能持续抢占全部 CPU 与内存，引发宿主机整体卡顿甚至 SSH 断连。
1、编辑 docker-compose.yml 文件，在 openclaw-server 服务下添加 deploy.resources.limits 配置段。
2、设置 CPU 核心上限为 2.0，内存硬限制为 4G，并预留 2G 作为基础保障。
3、重启服务：执行 docker-compose down && docker-compose up -d 使资源配置生效。
三、优化 JVM 运行时内存参数
OpenClaw 后端若基于 JVM 运行，其默认堆内存策略易导致内存膨胀与频繁 GC，造成线程阻塞和响应抖动，表现为间歇性卡顿。
1、在容器启动环境变量中注入 JAVA_OPTS="-Xms1g -Xmx2g -XX:+UseG1GC"。
2、确保 -Xmx2g 不超过容器内存限制的 75%，为 Metaspace 与线程栈保留空间。
3、检查 JVM 参数是否加载成功：进入容器执行 ps aux | grep java，确认输出包含所设参数。
四、启用流式响应与分块推送机制
禁用流式输出会导致 OpenClaw 缓存完整响应内容后再一次性发送，不仅延长用户感知延迟，还加剧内存暂存压力，诱发瞬时卡顿。
1、修改 /root/.openclaw/openclaw.json 中 agents.defaults 区域，设置 "streaming": true。
2、启用分块流控：添加 "blockStreamingDefault": "on" 及 "blockStreamingChunk": {"minChars": 200, "maxChars": 1500}。
3、重启 OpenClaw 服务使配置热加载，观察控制台日志是否出现 [Streaming] chunk sent 类提示。
五、清理历史会话与压缩上下文长度
长期运行后累积的对话历史会持续占用内存与 Token 缓存空间，尤其当开启长记忆功能时，上下文膨胀将直接拖慢模型加载与推理速度。
1、执行 openclaw history clean --older-than 7d 清理七日前全部会话记录。
2、在配置文件中启用自动摘要：将 autoSummarize 设为 true，并设置 summaryThreshold: 1200（单位：Token）。
3、手动触发一次摘要压缩：运行 openclaw context summarize --force，验证返回中是否包含摘要成功标识。
