若OpenClawAI对接本地大模型时出现响应迟缓、内存上涨或风扇异常，属模型资源占用失控，可通过五种监控方法排查：一、启用OpenClaw内置监控模块；二、部署Prometheus+Grafana深度监控栈；三、使用htop与glances实时进程观测；四、调用psutil开发定制化看门狗Skill；五、集成OpenTelemetry实现全链路追踪。
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如果您在使用OpenClawAI对接本地大模型（如GLM-4.7-Flash、Qwen3.5-9B）时发现系统响应迟缓、内存持续上涨或风扇异常运转，则很可能是模型资源占用失控所致。以下是多种可立即执行的监控方法：
一、启用OpenClaw内置监控模块
该方法通过修改配置文件激活OpenClaw原生指标采集功能，无需额外安装依赖，适用于快速验证基础资源趋势。
1、打开配置文件：~/.openclaw/openclaw.json
2、在根对象中添加或修改monitoring字段，确保包含以下键值：
3、保存后重启OpenClaw网关服务：openclaw gateway --restart
4、访问内置监控页面：http://localhost:18789/monitor，查看实时CPU、内存及token用量曲线。
二、部署Prometheus+Grafana深度监控栈
该方案支持长期数据留存、多维度关联分析与可视化告警，特别适合生产环境或需回溯历史异常的场景。
1、安装Python客户端库：pip install prometheus-client psutil
2、创建metrics_exporter.py脚本，写入CPU、内存、显存（需扩展）采集逻辑
3、启动指标暴露服务：python metrics_exporter.py &
4、编辑Prometheus配置文件prometheus.yml，在scrape_configs下新增OpenClaw目标
5、启动Prometheus并配置Grafana数据源，导入预设仪表盘ID：18789
三、使用htop与glances实时进程级观测
该方法提供终端内即时视图，聚焦OpenClaw与模型服务（如ollama）进程的实际资源消耗，适合排查瞬时峰值或僵尸线程。
1、安装工具（macOS）：brew install htop glances
2、运行htop后按F2进入设置，启用Show custom thread names
自动备份 OpenClaw 整体配置到远程存储（支持任意 rclone 后端：COS、S3、FTP、SFTP、WebDAV等）。 触发场景： - 创建/配置自动备份任务 - 设置备份周期、保留份数、目标目录 - 手动触发备份 - 查看/恢复备份 - OpenClaw 运行异常时的提醒
3、在Filter中输入openclaw\|ollama，仅显示关键进程
4、启动glances并聚焦进程视图：glances --process-short-name -t 3
5、重点关注RES列（实际物理内存占用MB）与S列状态（R=运行中，Z=僵死）
四、调用psutil开发定制化看门狗技能
该方法将资源采集逻辑封装为OpenClaw可调度的Skill，支持条件触发、自动告警与上下文联动，实现闭环式性能治理。
1、在~/.openclaw/skills/下新建resource_watchdog.py
2、导入psutil并定义check_system_health()函数，返回CPU、内存、磁盘百分比字典
3、编写自然语言提示词，交由Qwen3.5-9B或GLM-4.7-Flash分析是否需干预
4、在技能配置中设定定时触发间隔：interval: 60
5、将响应结果路由至飞书Webhook或本地日志文件，形成可审计记录
五、集成OpenTelemetry实现全链路可观测
该方法覆盖从HTTP请求入口、模型推理耗时到Token消耗节点的端到端追踪，解决“黑箱”排障难题，适用于复杂任务流调试。
1、启用OpenClaw内置diagnostics-otel插件：openclaw plugin enable diagnostics-otel
2、安装腾讯云专属插件（或自建Jaeger后端）：clawhub install openclaw-tencent-plugin
3、配置OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT指向采集服务地址
4、发起一次含工具调用的测试请求，例如：“检查当前磁盘使用率并截图”
5、登录可观测平台，在Trace列表中筛选openclaw.task.execute Span，展开查看各阶段耗时与错误标记
