OpenClaw LLMのコールドモデル読み込み時のタイムアウト修正

問題: コールドモデルが60秒でタイムアウト

ユーザーから報告があった問題では、OpenClawでコールドロードされたローカルモデルが、一般的なエージェントのタイムアウト設定がはるかに高いにもかかわらず、約60秒後に一貫して失敗していました。この問題は、Ollama経由のクラウドモデルや、時にはOpenAI Codexでも発生しました。

典型的な失敗パターン:

• モデルはウォーム状態であれば動作する
• コールドモデルは約60秒で停止する
• ログにはタイムアウト / 埋め込みフェイルオーバー / ステータス: 408 と記載される
• フォールバックモデルが引き継ぐ

誤解を招く設定

ソースでは、いくつかの明白な設定オプションが実際の修正策ではなく、開発者を誤った方向に導く可能性があると警告しています:

• agents.defaults.timeoutSeconds
• .zshrc エクスポート
• LLM_REQUEST_TIMEOUT
• LM Studio / Ollamaをすぐに非難すること

根本原因

この問題は、OpenClawがモデルが最初のストリームトークンを出力するまでの期間に対して、別個の埋め込みランナーLLMアイドルタイムアウトを持っていることに起因します。

ソーストレースは以下で確認できます:

src/agents/pi-embedded-runner/run/llm-idle-timeout.ts

デフォルト値:

DEFAULT_LLM_IDLE_TIMEOUT_MS = 60_000

設定パスは以下から解決されます:

cfg?.agents?.defaults?.llm?.idleTimeoutSeconds

したがって、実際の設定パラメータは:

agents.defaults.llm.idleTimeoutSeconds

修正方法

テストの結果、有効な設定は以下の通りです:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "llm": {
        "idleTimeoutSeconds": 180
      }
    }
  }
}

テストでは、以前は約60秒で失敗していたコールドGemma呼び出しが、その閾値を超えて生存し、最終的には即時のフェイルオーバーなしで正常に応答することが確認されました。

推奨される恒久的な設定

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "timeoutSeconds": 300,
      "llm": {
        "idleTimeoutSeconds": 300
      }
    }
  }
}

300秒という推奨値は、ローカルモデルが予測不可能であることを考慮しており、誤ったフェイルオーバーが発生するよりも、真にコールドなモデルを長く待つ方が問題が少ないという判断に基づいています。