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
Gemma 4 26B против Qwen 3.5 27B: Бенчмарк рабочих процессов для локального бизнеса на RTX 4090
Разработчик протестировал Gemma 4 26B и Qwen 3.5 27B на рабочей станции с RTX 4090, выполнив 18 реальных задач бизнес-оператора. Gemma победила со счётом 13-5, показав более высокую скорость и лучшую дисциплину в ежедневной исполнительной работе, в то время как Qwen преуспела в более широком стратегическом мышлении.
Гипура: планировщик вывода LLM с учетом уровня хранения для Apple Silicon
Hypura — это планировщик вывода на Rust, который распределяет тензоры модели по уровням GPU, оперативной памяти и NVMe для запуска моделей, превышающих объем физической памяти на компьютерах Apple Silicon Mac. Это позволяет запускать модель Mixtral 8x7B объемом 31 ГБ на Mac Mini с 32 ГБ памяти со скоростью 2,2 токена/с и модель Llama 70B объемом 40 ГБ со скоростью 0,3 токена/с, тогда как стандартный llama.cpp завершается сбоем.
Улучшенный плагин Claude Code для Telegram добавляет голосовые сообщения, стикеры и ветки обсуждений
Разработчик выпустил форк официального плагина Claude Code для Telegram, который добавляет транскрипцию голосовых сообщений через Whisper, поддержку стикеров/GIF, ветки обсуждений и реакции с эмодзи. Это прямая замена, требующая только клонирования, копирования одного файла и перезапуска.
Markdown как протокол для агентного пользовательского интерфейса с потоковым выполнением
Прототип использует Markdown в качестве унифицированного протокола для потоковой передачи текста, исполняемого кода и данных в одном ответе AI-агентов. Он поддерживает потоковое выполнение, где код запускается построчно по мере поступления, и примитив mount() для создания React UI с потоком данных между клиентом, сервером и LLM.