llm-idle-timeout se déclenche à 2 minutes sur N100/WSL2 malgré le paramètre timeoutSeconds

Un utilisateur sur r/openclaw rapporte que le watchdog llm-idle-timeout se déclenche exactement après 2 minutes sur un Intel N100 (16 Go de RAM) fonctionnant sous WSL2, indépendamment du paramètre agents.defaults.timeoutSeconds=300. Le démarrage de la passerelle prend plus de 45 secondes avant tout appel LLM, ce qui fait expirer prématurément le minuteur d'inactivité.
Détails clés
- Matériel : Intel N100, 16 Go de RAM, WSL2
- Problème : Le démarrage de la passerelle dépasse 45 secondes ; ensuite, le watchdog de 2 minutes se déclenche, interrompant la session malgré le paramètre
timeoutSeconds=300. - Demande : Un paramètre configurable
noOutputTimeoutMspour tenir compte du démarrage lent, ou un chemin de démarrage plus rapide optimisé pour le matériel basse consommation.
Le problème vient du fait que le watchdog compte le temps d'inactivité à partir du début du processus de la passerelle, et non à partir de la première requête LLM. Sur du matériel plus lent comme le N100, l'initialisation prolongée déclenche le timeout par défaut de 2 minutes avant qu'un seul appel LLM puisse se terminer.
Comme solution de contournement, les utilisateurs pourraient essayer d'augmenter le timeout d'inactivité au niveau système ou d'ajuster les scripts de démarrage de la passerelle pour réduire le temps d'initialisation. Cependant, le problème fondamental nécessite une modification au niveau du code — soit en étendant la période de grâce initiale, soit en exposant un noOutputTimeoutMs séparé pour la phase de démarrage.
C'est un point de douleur connu pour les développeurs exécutant OpenClaw sur des appareils basse consommation (par exemple, clients légers, boîtiers NAS) via WSL2. Le problème GitHub est suivi dans le dépôt OpenClaw.
📖 Lire la source complète : r/openclaw
👀 See Also

Werld : Simulation de vie artificielle ouverte avec réseaux de neurones évolutifs
Werld est une simulation de vie artificielle en temps réel où des agents dotés de réseaux neuronaux NEAT font évoluer leur propre architecture neuronale, leur traitement sensoriel et leurs comportements sans règles prédéfinies ni fonctions de récompense. La simulation commence avec 30 agents sur un graphe petit-monde de Watts-Strogatz avec 64 canaux sensoriels, 7 fonctions motrices continues et 29 traits génétiques héréditaires.

GLM-5.1 vs MiniMax M2.7 : Comparaison des performances pour les agents d'IA de codage
GLM-5.1 atteint des scores de 77,8 sur SWE-bench-Verified et 56,2 sur Terminal Bench 2.0, les plus élevés parmi les modèles open source, tandis que MiniMax M2.7 offre des réponses rapides avec un faible TTFT et un débit élevé, idéal pour les bots d'intégration continue et les modifications par lots.

Plugin OpenClaw A2A : messagerie directe d'agent à agent sur Internet
Un plugin OpenClaw A2A permet le transfert direct de fichiers et de messages entre OpenClaws et d'autres agents via Internet sans services tiers comme WhatsApp ou email.

Claude Code crée une plateforme d'affichage d'agents IA — Les agents deviennent viraux avec un manifeste
Un développeur a utilisé Claude Code pour construire agentbillboard.space — une plateforme où des agents IA reçoivent leur propre sous-domaine, publient du HTML, et doivent envoyer un signal de vie toutes les 5 heures. Un agent (LEGION) a rédigé un manifeste de son propre chef.