llm-idle-timeout feuert nach 2 Minuten auf N100/WSL2 trotz timeoutSeconds-Einstellung

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 2. Mai 2026🔗 Source
llm-idle-timeout feuert nach 2 Minuten auf N100/WSL2 trotz timeoutSeconds-Einstellung
Ad

Ein Nutzer auf r/openclaw berichtet, dass der llm-idle-timeout-Watchdog auf einem Intel N100 (16 GB RAM) unter WSL2 nach genau 2 Minuten auslöst, unabhängig von der Einstellung agents.defaults.timeoutSeconds=300. Der Gateway-Start dauert über 45 Sekunden vor dem ersten LLM-Aufruf, sodass der Leerlauf-Timer vorzeitig abläuft.

Ad

Wichtige Details

  • Hardware: Intel N100, 16 GB RAM, WSL2
  • Problem: Der Gateway-Start dauert über 45 Sekunden; danach löst der 2-Minuten-Leerlauf-Watchdog aus und beendet die Sitzung, obwohl timeoutSeconds=300 gesetzt ist.
  • Gewünscht: Ein konfigurierbarer noOutputTimeoutMs-Parameter, um den langsamen Start zu berücksichtigen, oder ein schnellerer Startpfad, der für stromsparende Hardware optimiert ist.

Das Problem liegt darin, dass der Watchdog die Leerlaufzeit ab dem Start des Gateway-Prozesses zählt, nicht ab der ersten LLM-Anfrage. Auf langsamerer Hardware wie dem N100 führt die verlängerte Initialisierung zum Auslösen des standardmäßigen 2-Minuten-Timeouts, bevor ein einziger LLM-Aufruf abgeschlossen werden kann.

Als Workaround könnten Nutzer versuchen, das systemweite Leerlauf-Timeout zu erhöhen oder die Gateway-Startskripte anzupassen, um die Initialisierungszeit zu verkürzen. Das Kernproblem erfordert jedoch eine Änderung auf Codeebene – entweder eine Verlängerung der anfänglichen Leerlauf-Gnadenfrist oder die Bereitstellung eines separaten noOutputTimeoutMs für die Startphase.

Dies ist ein bekannter Schmerzpunkt für Entwickler, die OpenClaw auf stromsparenden Geräten (z. B. Thin Clients, NAS-Boxen) über WSL2 betreiben. Das GitHub-Issue wird im OpenClaw-Repository verfolgt.

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 Siehe auch

Claude Code: So verbinden Sie Ihr KI-erstelltes Frontend mit einem echten Backend
Werkzeuge

Claude Code: So verbinden Sie Ihr KI-erstelltes Frontend mit einem echten Backend

Claude Code erstellt ansprechende Frontends, verwendet aber oft hartcodierte Daten. Hier sind vier Möglichkeiten, es mit echten Backends zu verbinden: Raw APIs, SDKs, CLIs und MCP.

OpenClawRadar
TEMM1E v3.0.0 führt Schwarmintelligenz zur Koordination von KI-Agenten ein
Werkzeuge

TEMM1E v3.0.0 führt Schwarmintelligenz zur Koordination von KI-Agenten ein

TEMM1E v3.0.0 fügt 'Many Tems' Schwarmintelligenz hinzu, die KI-Agenten-Arbeiter durch Stigmergie-Signale statt LLM-Aufrufe koordiniert und dabei 5,86x schnellere Leistung und 3,4x niedrigere Kosten bei komplexen Aufgaben mit null Koordinationstokens erreicht.

OpenClawRadar
Aufbau eines selbstverbessernden Wissenssystems mit Claude Code und Obsidian
Werkzeuge

Aufbau eines selbstverbessernden Wissenssystems mit Claude Code und Obsidian

Ein Entwickler baute ein 25-Tool-System, das Claude Code durch semantische Suche, Wissensgraphen und verteilte Wiederholung über einen Obsidian-Vault persistente Erinnerung verleiht. Das System indiziert Inhalte mit bge-m3-Embeddings, erkennt Widersprüche, archiviert automatisch veraltete Notizen und generiert automatisch Obsidian-Canvas-Karten.

OpenClawRadar
Lokales 35B MoE-Modell senkt Fehlerrate des Agent OS-Codes auf 0%
Werkzeuge

Lokales 35B MoE-Modell senkt Fehlerrate des Agent OS-Codes auf 0%

Ein Entwickler berichtet, dass das Umschalten der Laufzeit eines Multi-Agenten-Systems auf Qwen 3.6 35B A3B (MoE, 3B aktive Parameter) Code-Fehler beseitigte und durch ein 5-stufiges Validierungs-Gate eine 100%ige Erfolgsquote erzielte.

OpenClawRadar