OpenClaw运行卡顿需五步优化：一、缩上下文窗口至8192；二、设会话TTL为3600秒、上限5条；三、禁用file-processor等高开销技能自动加载；四、Docker中限CPU为2.0核、内存4G；五、配置JVM参数为-Xms1g -Xmx2g -XX:+UseG1GC。
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如果您在运行OpenClaw时观察到系统响应迟缓、风扇持续高转或任务频繁中断，则很可能是由于CPU与内存资源被过度占用。以下是针对该问题的多项优化策略：
一、限制模型上下文窗口
过大的上下文窗口会导致每次推理加载冗余历史，显著推高内存驻留量和Token处理开销。将上下文长度控制在实际任务所需范围内，可直接削减内存峰值与计算负载。
1、打开配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json
2、定位至 "models.providers.glm-flash.models" 数组中的目标模型项
3、将 "contextWindow" 字段值由默认的 32768 修改为 8192
4、保存文件并重启 OpenClaw 网关服务
二、启用自动会话清理机制
闲置会话长期保留在内存中会形成“上下文雪球”，尤其在飞书、Slack等高频触发场景下，未释放的历史记录将持续累积内存压力。通过设定生存时间与消息上限，可强制回收无效会话资源。
1、编辑网关配置文件 ~/.openclaw/gateway.json
2、在 "gateway.session" 节点下添加以下字段：
3、设置 "ttl": 3600（单位：秒）
4、设置 "maxHistory": 5（仅保留最近5条交互）
5、执行 clawctl reload --gateway 强制重载配置
三、隔离高内存技能模块
部分技能（如文件处理器、PDF解析器）在调用时会动态加载大型依赖库并缓存中间数据，造成单次操作产生50–100MB残留内存。将其设为按需加载，可避免常驻内存污染。
1、运行 clawhub list --installed 查看已安装技能列表
2、识别出 file-processor、docx-reader 等高开销技能名称
3、执行命令：clawhub config set file-processor.autoload false
4、对其他同类技能重复执行相同 config set 命令
四、约束容器级资源上限
在Docker或Kubernetes环境中，若未显式限制资源配额，OpenClaw核心引擎可能因内存波动被内核OOM Killer强制终止。通过cgroups级硬性限制，可保障宿主机基础服务稳定运行。
1、打开 docker-compose.yml 文件
2、在 openclaw-server 服务定义下添加 deploy.resources.limits 区块
3、设置 "cpus": "2.0"
4、设置 "memory": "4G"
5、确保 memory.reservations 值不低于 "2G"
五、调整JVM堆内存参数
当OpenClaw后端基于JVM运行时（如部分网关或技能服务），默认堆内存策略易导致常驻内存远超实际需求。通过精细化设置初始与最大堆大小，可抑制非必要内存吞噬。
1、在服务启动环境变量中注入 JAVA_OPTS
2、指定 -Xms 参数为 1g
3、指定 -Xmx 参数为 2g
4、追加 -XX:+UseG1GC 启用G1垃圾回收器
5、验证启动日志中是否显示 "MaxMetaspaceSize" 与栈空间未超限
