Corrige el error "Client disconnected" de LM Studio con OpenClaw: aumenta el watchdog de ejecuciones integradas estancadas

Si está ejecutando OpenClaw con modelos locales a través de LM Studio y ve Client disconnected. Stopping generation..., probablemente el modelo no está roto — el vigilante interno de OpenClaw está abortando la solicitud antes de que llegue el primer token. Aquí está la solución exacta.

La causa raíz

OpenClaw tiene un vigilante de diagnóstico que aborta ejecuciones integradas "atascadas". El umbral se encuentra en un archivo JS compilado (diagnostic-DhwkYT4X.js) bajo .openclaw\npm\projects\openclaw-diagnostics-prometheus-5bcae34c2e\node_modules\@openclaw\diagnostics-prometheus\node_modules\openclaw\dist. Dos constantes lo controlan:

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

Cambiar estos valores y reiniciar la puerta de enlace (gateway) detuvo las desconexiones para un usuario que ejecutaba modelos Qwen, Gemma y DeepSeek en una HP All-in-One con 32 GB de RAM (Windows 10, OpenClaw 2026.7.1-2, LM Studio 1.0.7 build 2).

Por qué los timeouts estándar no ayudan

Los sospechosos habituales — agents.defaults.timeoutSeconds, models.providers.lmstudio.timeoutSeconds, etc. — no tuvieron efecto. El vigilante se activa antes del timeout del proveedor. También tenga en cuenta que openclaw doctor puede restablecer su configuración, por lo que los cambios manuales pueden revertirse.

Aplicando la solución

Edite las constantes en ese archivo dist (o en la fuente si la tiene), luego reinicie la puerta de enlace:

openclaw gateway restart

También puede ser necesario reiniciar Windows para una prueba limpia.

El autor observó desconexiones a los ~6.5 minutos en las primeras solicitudes pesadas, consistente con la lógica del vigilante (5000000 ms × 15 = 75000 ms = 75 s? — en realidad las matemáticas en el post están un poco equivocadas, pero el punto es válido: el umbral era demasiado bajo para el procesamiento largo de prompts locales).

Este es un problema de nicho pero profundamente molesto para cualquiera que ejecute OpenClaw con modelos locales. Si se ha topado con él, esta es la solución.