OpenClaw压力测试：Qwen3.5-9B持续执行8小时的任务稳定性

OpenClaw压力测试Qwen3.5-9B持续执行8小时的任务稳定性1. 为什么需要长时间压力测试去年我在尝试用OpenClaw自动化处理公司周报时发现一个奇怪现象刚开始的2小时任务执行非常流畅但到第3小时就会出现莫名其妙的鼠标点击偏移和文件读取失败。这个问题让我意识到——本地AI助手的稳定性不是能用就行而是需要系统性验证。这次我选择Qwen3.5-9B作为测试对象不仅因为它是当前开源模型中的性价比之王更因为它的128K长上下文能力理论上更适合持续任务。测试方案设计了三类典型负载文件密集型批量重命名/移动5000个文档网络密集型模拟每小时抓取20次网页数据混合型交替执行文件整理和网络请求2. 测试环境与监控方案2.1 硬件配置基准线我的测试机是2019款MacBook Pro2.6GHz 6核i7/32GB DDR4这个配置代表大多数开发者主力机的性能中位数。关键选择在于没有使用Docker容器而是原生安装OpenClaw v0.8.3关闭所有节能选项sudo pmset -a disablesleep 1外接4K显示器保持屏幕常亮避免Mac自动降频# 监控脚本片段每5分钟记录 while true; do echo $(date %Y-%m-%d %H:%M:%S) $(top -l 1 -n 5 -stats pid,command,cpu,mem | grep -i openclaw) monitor.log sleep 300 done2.2 关键监控指标在~/.openclaw/openclaw.json中开启DEBUG日志后我特别关注这些信号内存增长曲线通过vmmap观察resident size变化Token消耗速率统计model_inference日志段的token计数操作失败率解析日志中[ERROR]与总操作数的比例响应延迟从发出指令到收到首个响应的时间差3. 测试过程与现象记录3.1 第一阶段0-2小时黄金期这段时间表现堪称完美文件操作成功率100%500次rename无差错平均响应延迟稳定在1.2-1.5秒内存占用维持在1.8GB±0.2GB波动Token消耗速率约1200 tokens/分钟有趣的是当同时进行网页抓取时Qwen3.5会主动调整任务节奏——遇到网络超时会先完成本地文件操作而不是死等响应。这种自适应能力超出我的预期。3.2 第二阶段3-5小时波动期到第3小时17分时首次出现异常[ERROR] Failed to click (x1280,y720) - Element not found [WARN] Retrying with adjusted coordinates (x1275,y715)此时监控显示内存增长到2.4GB且不再释放相同操作的延迟增加到2.3秒需要重试的操作占比升至8%通过openclaw gateway restart重启服务后性能暂时恢复但1小时后又出现类似情况。这提示可能存在内存碎片化问题。3.3 第三阶段6-8小时衰退期最后两小时观察到两个典型现象操作惯性连续执行相似任务时如批量重命名会出现动作残留——上一个操作的参数被错误应用到下一个任务上下文混淆在处理将A文件夹的PDF移动到B文件夹任务时Agent突然插入无关的网页搜索动作查看日志发现此时Qwen3.5的prompt历史已经堆积到约90K tokens虽然未达128K上限但明显影响了注意力机制。4. 稳定性优化建议基于这次测试我总结出三个关键维护策略4.1 内存管理方案定时重启不如智能卸载。与其固定每3小时全量重启不如在配置中增加{ memory: { autoPurge: { threshold: 2GB, strategy: keepAlive } } }实测这种方式能让内存稳定在1.9GB以内且不影响正在执行的任务。4.2 上下文窗口优化对于长时任务需要主动清理对话历史。我的做法是在Skill中插入清理指令// 每完成5个主要步骤执行清理 if (stepCounter % 5 0) { await agent.clearContext([file_operation, web_search]); }保留核心指令上下文清除非必要的历史交互可使平均token消耗降低40%。4.3 失败熔断机制在~/.openclaw/skills/retry_policy.json中配置{ max_retries: 2, backoff_ms: 1500, circuit_breaker: { threshold: 3, window_minutes: 10 } }当10分钟内同一操作失败3次时自动跳过该步骤并记录到待办清单避免卡死整个流程。5. 实践中的取舍之道经过这次测试我改变了原先一镜到底的自动化幻想。现在更倾向于分段执行将8小时任务拆分为4个2小时阶段中间插入人工检查点混合监督关键步骤如财务数据操作保留人工确认环节模型轮换对逻辑密集型任务切换至Qwen3.5-14B虽然速度稍慢但稳定性更好有个意外发现当OpenClaw与VSCode联动时通过vscode-skill其稳定性明显优于纯浏览器环境。这可能是因为编辑器提供了更结构化的操作API。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。