Correction de l'erreur « Client disconnected » de LM Studio avec OpenClaw : Augmenter le délai du chien de garde des exécutions intégrées bloquées

Si vous utilisez OpenClaw avec des modèles locaux via LM Studio et que vous voyez Client disconnected. Stopping generation..., le modèle n'est probablement pas en panne — c'est le chien de garde interne d'OpenClaw qui tue la requête avant l'arrivée du premier token. Voici la correction exacte.

La cause racine

OpenClaw dispose d'un chien de garde de diagnostic qui interrompt les exécutions intégrées « bloquées ». Le seuil se trouve dans un fichier JS compilé (diagnostic-DhwkYT4X.js) sous .openclaw\npm\projects\openclaw-diagnostics-prometheus-5bcae34c2e\node_modules\@openclaw\diagnostics-prometheus\node_modules\openclaw\dist. Deux constantes le contrôlent :

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

Changer ces valeurs et redémarrer la passerelle a arrêté les déconnexions pour un utilisateur exécutant des modèles Qwen, Gemma et DeepSeek sur un HP All-in-One avec 32 Go de RAM (Windows 10, OpenClaw 2026.7.1-2, LM Studio 1.0.7 build 2).

Pourquoi les délais d'expiration standard ne suffisent pas

Les suspects habituels — agents.defaults.timeoutSeconds, models.providers.lmstudio.timeoutSeconds, etc. — n'ont eu aucun effet. Le chien de garde se déclenche avant le délai d'expiration du fournisseur. Notez également que openclaw doctor peut réinitialiser votre configuration, donc les modifications manuelles peuvent être annulées.

Application de la correction

Modifiez les constantes dans ce fichier dist (ou la source si vous l'avez), puis redémarrez la passerelle :

openclaw gateway restart

Un redémarrage de Windows peut également être nécessaire pour un test propre.

L'auteur a observé des déconnexions à environ 6,5 minutes sur les premières requêtes lourdes, cohérent avec la logique du chien de garde (5000000 ms × 15 = 75 000 ms = 75 s ? — en fait, le calcul dans l'article est un peu faux, mais le point reste valable : le seuil était trop bas pour un traitement de prompt local long).

C'est un problème de niche mais extrêmement agaçant pour quiconque utilise OpenClaw avec des modèles locaux. Si vous l'avez rencontré, c'est la solution.