Исправление ошибки «Client disconnected» в LM Studio с OpenClaw: увеличьте тайм-аут зависшего встроенного запуска
Если вы запускаете OpenClaw с локальными моделями через LM Studio и видите Client disconnected. Stopping generation..., скорее всего, модель не сломана — внутренний сторожевой таймер OpenClaw убивает запрос до появления первого токена. Вот точное исправление.
Корневая причина
В OpenClaw есть диагностический сторожевой таймер, который прерывает «зависшие» встроенные запуски. Порог находится в скомпилированном JS-файле (diagnostic-DhwkYT4X.js) в .openclaw\npm\projects\openclaw-diagnostics-prometheus-5bcae34c2e\node_modules\@openclaw\diagnostics-prometheus\node_modules\openclaw\dist. Две константы управляют им:
const MIN_STALLED_EMBEDDED_RUN_ABORT_MS = 5000000; // ~83 минуты const STALLED_EMBEDDED_RUN_ABORT_WARN_MULTIPLIER = 15;
Изменение этих значений и перезапуск шлюза остановили разрывы у пользователя, запускавшего модели Qwen, Gemma и DeepSeek на HP All-in-One с 32 ГБ ОЗУ (Windows 10, OpenClaw 2026.7.1-2, LM Studio 1.0.7 сборка 2).
Почему стандартные тайм-ауты не помогают
Обычные подозреваемые — agents.defaults.timeoutSeconds, models.providers.lmstudio.timeoutSeconds и т.д. — не влияли. Сторожевой таймер срабатывает раньше, чем тайм-аут провайдера. Также обратите внимание, что openclaw doctor может сбросить вашу конфигурацию, поэтому ручные изменения могут быть отменены.
Применение исправления
Отредактируйте константы в этом dist-файле (или в исходнике, если он у вас есть), затем перезапустите шлюз:
openclaw gateway restart
Возможно, потребуется также перезагрузить Windows для чистого теста.
Автор наблюдал разрывы на ~6.5 минутах при тяжелых первых запросах, что согласуется с логикой сторожевого таймера (5000000 мс × 15 = 75 000 мс = 75 с? — на самом деле математика в посте немного неверна, но суть ясна: порог был слишком низок для длительной обработки локальных промптов).
Это узкая, но крайне раздражающая проблема для всех, кто использует OpenClaw с локальными моделями. Если вы с ней столкнулись — вот исправление.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Экспорт истории ChatGPT в систему памяти OpenClaw
Пользователь Reddit делится процессом экспорта многолетней истории разговоров ChatGPT и импорта её в систему памяти OpenClaw с помощью инструмента ai-chat-md-export, что позволяет локальным ИИ-агентам получать доступ к историческому контексту.

Как настроить суб-агентов с отдельными рабочими пространствами в OpenClaw
Решение от сообщества для конфигурации нескольких суб-агентов с изолированными workspace и разными моделями

Анализ плагина памяти OpenClaw: Lossless Claw + LanceDB рекомендуется
Разработчик протестировал плагины памяти OpenClaw и обнаружил, что стандартная настройка вызывает раздувание токенов, в то время как сочетание Lossless Claw с LanceDB обеспечивает оптимальную производительность для поддержания контекста агента без высоких затрат.

12GB VRAM 基准测试:在 RTX 4070 Super 上运行 Qwen 3.6 和 Gemma 4 模型
Пользователь Reddit делится подробными бенчмарками скорости для Qwen3.6-35B-A3B, Qwen3.6-27B, Gemma 4 26B и Gemma 4 31B на 12 ГБ RTX 4070 Super с оптимизированными настройками llama.cpp.