Fix LM Studio „Client disconnected“ mit OpenClaw: Erhöhen Sie den Watchdog für festgefahrene eingebettete Ausführungen

Wenn Sie OpenClaw mit lokalen Modellen über LM Studio ausführen und die Meldung Client disconnected. Stopping generation... sehen, ist das Modell wahrscheinlich nicht defekt – OpenClaws interner Watchdog beendet die Anfrage, bevor das erste Token eintrifft. Hier ist die genaue Lösung.

Die Ursache

OpenClaw hat einen Diagnose-Watchdog, der "festgefahrene" eingebettete Ausführungen abbricht. Der Schwellenwert befindet sich in einer kompilierten JS-Datei (diagnostic-DhwkYT4X.js) unter .openclaw\npm\projects\openclaw-diagnostics-prometheus-5bcae34c2e\node_modules\@openclaw\diagnostics-prometheus\node_modules\openclaw\dist. Zwei Konstanten steuern ihn:

const MIN_STALLED_EMBEDDED_RUN_ABORT_MS = 5000000;   // ~83 Minuten
const STALLED_EMBEDDED_RUN_ABORT_WARN_MULTIPLIER = 15;

Das Ändern dieser Werte und ein Neustart des Gateways stoppten die Verbindungsabbrüche bei einem Benutzer, der Qwen-, Gemma- und DeepSeek-Modelle auf einem HP All-in-One mit 32 GB RAM (Windows 10, OpenClaw 2026.7.1-2, LM Studio 1.0.7 Build 2) ausführte.

Warum Standard-Timeouts nicht helfen

Die üblichen Verdächtigen – agents.defaults.timeoutSeconds, models.providers.lmstudio.timeoutSeconds usw. – hatten keine Wirkung. Der Watchdog greift vor dem Provider-Timeout. Beachten Sie auch, dass openclaw doctor Ihre Konfiguration zurücksetzen kann, sodass manuelle Änderungen möglicherweise rückgängig gemacht werden.

Die Lösung anwenden

Bearbeiten Sie die Konstanten in der Dist-Datei (oder im Quellcode, falls vorhanden), und starten Sie dann das Gateway neu:

openclaw gateway restart

Möglicherweise ist auch ein Neustart von Windows erforderlich, um einen sauberen Test durchzuführen.

Der Autor beobachtete Verbindungsabbrüche bei etwa 6,5 Minuten bei schweren ersten Anfragen, was zur Logik des Watchdogs passt (5000000 ms × 15 = 75.000 ms = 75 s? – eigentlich ist die Rechnung in dem Beitrag etwas ungenau, aber der Punkt bleibt: Der Schwellenwert war für lange lokale Prompt-Verarbeitung zu niedrig).

Dies ist ein Nischenproblem, aber für jeden, der OpenClaw mit lokalen Modellen ausführt, äußerst nervig. Wenn Sie darauf gestoßen sind, ist dies die Lösung.