OpenClaw性能调优需五步：一、启用记忆压缩与上下文修剪，设reserveTokens为16384、keepRecentTokens为20000、contextPruning.mode为cache-ttl；二、限制工具输出长度至1000字符并异步存储完整结果；三、限流并发请求，maxParallelRequests设为2，multimodalThrottle为1500ms；四、部署Redis实现分布式KV Cache池化；五、预计算热点问题并启用RAG增量更新，deltaEmbeddingInterval设为1000ms。
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如果您在使用OpenClaw过程中遭遇响应迟缓、任务排队、显存溢出或并发请求失败等问题，则很可能是由于默认配置未适配本地硬件资源与业务负载特征。以下是提升其响应速度与并发处理能力的具体调优步骤：
一、启用记忆压缩与上下文修剪
OpenClaw默认保留完整对话历史，导致每次推理需加载数万Token的冗余上下文，严重挤占显存带宽并拖慢首Token延迟。启用记忆压缩可自动摘要早期对话，并仅保留关键近期内容，显著降低单次请求负载。
1、打开配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json（Windows用户路径为 %APPDATA%\.openclaw\openclaw.json）。
2、在 agents.defaults 字段下添加或修改 compaction 与 contextPruning 配置块。
3、设置 reserveTokens 为 16384，keepRecentTokens 为 20000，确保核心语义不丢失。
4、将 contextPruning.mode 设为 cache-ttl，ttl 设为 5m，并保留最近 3 条助手回复。
二、限制工具输出长度并启用异步存储
当OpenClaw调用文件读取、网页抓取等工具时，若将原始大文本（如百KB日志或PDF全文）直接注入上下文，会瞬间触发显存溢出。该方案强制截断输出至可控长度，并将完整结果存为独立artifact，避免上下文污染。
1、在配置文件中定位 tools 字段。
2、添加 outputHandling 子对象，设置 maxChars 为 1000。
3、启用 storeFullOutputInArtifact 并设为 true。
4、保存后重启OpenClaw服务，确保新策略生效。
三、调整并发策略与多模态节流
OpenClaw默认采用贪婪式并发，对Kimi-VL-A3B-Thinking等多模态模型极易引发显存争抢与超时堆积。通过网关层限流与请求间隔控制，可在不牺牲吞吐的前提下规避硬件瓶颈。
1、编辑配置文件，在 gateway 节点下新增 concurrency 对象。
监控一个或多个 GitCode 仓库的 PR，通过 OpenClaw Gateway 自动执行 AI 审查，发布 PR 评论，并发送钉钉和企业微信通知。
2、将 maxParallelRequests 设为 2，专用于图文混合任务。
3、设置 multimodalThrottle 为 1500（毫秒），强制相邻多模态请求间隔不低于1.5秒。
4、配置 retryPolicy.maxAttempts 为 3，delay 为 2000，增强容错性。
四、部署分布式KV Cache池化架构
单机部署下每个OpenClaw实例独立维护KV缓存，造成显存重复占用与利用率低下。通过剥离缓存层并统一接入Redis，可实现跨实例共享与按需加载，大幅提升并发承载密度。
1、在服务器部署Redis服务，监听默认端口 6379，并确保OpenClaw节点可网络访问。
2、修改 gateway.cache 配置，指定 backend 为 redis，host 为Redis地址。
3、设置 ttl 为 300（秒），防止陈旧缓存长期驻留。
4、验证连接：执行 openclaw cache ping，返回 PONG 即表示成功。
五、启用热点问题预计算与RAG增量更新
社交平台高频查询具有强头部效应，重复向量化相同问题造成大量冗余计算。预计算模块可提前生成向量并缓存，而增量更新机制则保障突发新闻类知识实时注入，两者协同降低端到端延迟。
1、在 skills 目录下启用 precompute_hot_topics.py 模块。
2、配置 hotTopicThreshold 为 50（单位：小时内提及频次），自动识别并加入预计算队列。
3、将RAG知识库的更新策略由全量重建切换为 incremental-embedding 模式。
4、设置 deltaEmbeddingInterval 为 1000（毫秒），确保新文档向量在1秒内完成索引更新。
