OpenClaw任务中断需配置五类重试机制:一、基础指数退避;二、模型超时专属重试;三、OOM冷却重试;四、错误指纹条件化重试;五、检查点断点续跑。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜

如果您在使用OpenClaw执行自动化任务时遭遇模型调用中断、网络闪断或响应超时,导致任务意外终止,则很可能是缺乏有效的失败应对策略。以下是针对该问题的多种自动重试机制配置方案:
一、基础指数退避重试配置
该方法适用于大多数瞬时性故障,如ECONNRESET、ETIMEDOUT等网络层错误,通过递增延迟避免请求雪崩。
1、打开OpenClaw主配置文件:~/.openclaw/openclaw.json。
2、在resilience节点下添加retryPolicy区块,内容如下:
3、设置maxAttempts为3,initialDelay为1000毫秒,multiplier为2。
4、将retryableErrors设为包含["ECONNRESET", "ETIMEDOUT", "502", "503", "504"]的数组。
二、模型超时专属重试策略
针对Qwen系列、GLM-4.7-Flash等大模型响应延迟不稳定的特性,需单独设定请求超时与重试联动逻辑。
1、定位模型提供方配置段,例如models.providers.qwen-vl或models.providers.ollama-glm。
2、添加timeout字段,值设为45000(45秒),高于平均响应时间。
3、嵌套retry子对象,指定attempts为3,delay为5000毫秒。
4、启用fallbackResponse字段,当超时发生时返回预设文本,防止空响应引发下游解析异常。
三、OOM与显存溢出触发的冷却重试
当使用Qwen3-32B、Qwen3-14b_int4_awq等高资源模型时,CUDA out of memory错误无法通过常规HTTP重试解决,需配合显存释放与冷却等待。
1、在models.providers对应模型节点中启用oom_retry开关,设为true。
PC控制工具,远程操控Windows主机,实现截屏、键鼠、文件、进程、浏览器自动化及Shell命令等操作。触发词:控制电脑、操作PC、截图、键盘、鼠标、文件管理、浏览器。
2、配置cool_down参数为5000毫秒,确保GPU有足够时间回收显存。
3、添加release_cache动作标识,使OpenClaw在重试前主动调用vllm.clear_cache()或等效接口。
4、将"CUDA out of memory"加入errorHandling.fatalErrors白名单之外的retryableErrors列表。
四、基于错误指纹的条件化重试
通过预定义错误模式匹配,实现差异化响应:对可恢复错误立即重试,对内容错误跳过,对系统错误触发告警。
1、创建或编辑~/.openclaw/error_patterns.json文件。
2、定义timeout类型,其patterns包含["execution timeout", "timed out"],retry_policy设为exponential_backoff。
3、定义oom类型,patterns设为["CUDA out of memory"],action设为release_cache。
4、定义format类型,patterns设为["JSONDecodeError", "Invalid schema"],retry_policy设为fixed_delay。
五、状态检查点驱动的断点续跑
对于长周期任务(如持续3小时以上的资料整理),需结合进度快照实现失败后从最近一致点恢复,而非全量重试。
1、在task_control配置节中启用checkpoint_interval,设为300(单位:秒)。
2、指定checkpoints_dir路径为~/.openclaw/checkpoints,确保目录具备写入权限。
3、配置max_retries为3,retry_delay为60秒,使每次重试前先校验检查点完整性。
4、在任务启动脚本中加入--resume-from-checkpoint参数,当检测到未完成状态时自动加载最新快照。

















