llm-idle-timeout срабатывает через 2 минуты на N100/WSL2, несмотря на настройку timeoutSeconds

Пользователь на r/openclaw сообщает, что сторожевой таймер llm-idle-timeout срабатывает ровно через 2 минуты на Intel N100 (16 ГБ ОЗУ) под управлением WSL2, независимо от настройки agents.defaults.timeoutSeconds=300. Запуск шлюза занимает более 45 секунд до любого вызова LLM, из-за чего таймер простоя срабатывает преждевременно.
Ключевые детали
- Оборудование: Intel N100, 16 ГБ ОЗУ, WSL2
- Проблема: Запуск шлюза превышает 45 секунд; затем срабатывает 2-минутный сторожевой таймер простоя, обрывая сессию, несмотря на установленный
timeoutSeconds=300. - Запрос: Конфигурируемый параметр
noOutputTimeoutMsдля учета медленного запуска или более быстрый путь запуска, оптимизированный для маломощного оборудования.
Проблема вызвана тем, что сторожевой таймер отсчитывает время простоя с момента запуска процесса шлюза, а не с первого запроса LLM. На более медленном оборудовании, таком как N100, длительная инициализация вызывает срабатывание таймаута по умолчанию в 2 минуты до завершения единственного вызова LLM.
В качестве временного решения пользователи могут попробовать увеличить системный таймаут простоя или настроить скрипты запуска шлюза для сокращения времени инициализации. Однако основная проблема требует изменений на уровне кода — либо увеличения начального льготного периода простоя, либо введения отдельного параметра noOutputTimeoutMs для фазы запуска.
Это известная проблема для разработчиков, запускающих OpenClaw на маломощных устройствах (например, тонкие клиенты, NAS-боксы) через WSL2. Соответствующий вопрос отслеживается в репозитории OpenClaw на GitHub.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Клод Коворк против ОпенКло: Где нарратив о замене работает, а где нет
Claude Cowork предлагает постоянные сеансы работы на рабочем столе с низким уровнем трения, в то время как OpenClaw сохраняет преимущества в системной автоматизации, экосистеме навыков и контроле рабочих процессов.

Relay: Инструмент для передачи сессий кода Claude другим ИИ-агентам
Relay — это бинарный файл на Rust, который извлекает контекст сессии Claude Code, включая историю диалога, вызовы инструментов, ошибки и состояние git, и передаёт его другим ИИ-агентам, таким как Codex или Gemini, при достижении лимита запросов. Он поддерживает 8 агентов и может быть установлен через GitHub или npm.

Лор: Инструмент для извлечения структурированного контекста из диалогов об ИИ-программировании
Lore — это браузерный инструмент, созданный с помощью Claude Code, который извлекает структурированный контекст из диалогов с ИИ, фиксируя решения, задачи, препятствия и контрольные списки для продолжения работы. Это PWA на React + TypeScript с расширением для Chrome для прямого захвата диалогов и внедрения контекста.

Валидация паттерна саморазвивающихся навыков: результаты 5-раундового эксперимента
Разработчик протестировал шаблон проектирования Self-Evolving Skill для Claude Code с помощью 5-раундного эксперимента на базе данных MySQL с 29 таблицами и 590 МБ данных системы управления умным зданием. Ключевые результаты включают 63,6% уровень отклонения Five-Gate, инкрементальную сходимость и 100% точность без сохранения ошибочных знаний.