低配置服务器运行openclaw频繁oom时，应依次启用轻量化模式（lite_mode: true）、按需加载4-bit量化模型（loadstrategy: "demand"，maxactivemodels: 1）、限制进程内存（ulimit -v 3000000或docker memory: 4g）、设置缓存ttl与自动清理（pose_cache_ttl: 10，auto_clean_cache: true）、关闭冗余日志与截图缓存（log_level="warn"，diskcache: false）。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您在低配置服务器上运行OpenClaw时频繁遭遇内存溢出（OOM）错误，系统可能因模型加载、并发任务或缓存堆积而耗尽可用内存。以下是针对性的参数优化排查步骤：
一、启用轻量化运行模式
该模式剥离图形渲染代理、多任务流调度器等非核心组件，仅保留指令路由与本地Shell执行能力，可将常驻内存压降至512MB以下，显著缓解资源争抢。
1、定位主配置文件：Linux/macOS路径为/root/.openclaw/openclaw.json，Windows路径为%APPDATA%\openclaw\openclaw.json。
2、在文件顶层JSON对象中添加字段："lite_mode": true。
3、保存文件后执行命令：openclaw restart，使配置立即生效。
二、调整模型加载策略与精度配置
Qwen3.5-9B等中型模型在4-bit量化后仍需约3.2GB内存，若启动时全量加载且未设限，极易触发OOM。需强制按需加载并限制活跃模型数量。
1、编辑~/.openclaw/openclaw.json，在models.providers.qwen-local节点下配置：
"quantization": "4-bit"。
"loadStrategy": "demand"。
"maxActiveModels": 1。
2、确保环境变量中已设置JVM堆上限（如使用Java组件）：export OPENCLAW_JAVA_OPTS="-Xmx1g"。
三、限制进程级资源上限
防止OpenClaw后台服务持续抢占全部可用内存与CPU时间片，避免系统冻结或SSH断连，必须通过操作系统施加硬性约束。
完整的工作区安全套件：检测未授权修改，扫描提示注入模式，自动响应应对措施——快照恢复、技能隔离、Git回滚和自动保护扫描。智能体工作区的完整安装后安全层。
1、Linux/macOS用户：启动前执行：ulimit -v 3000000 && ulimit -s 8192 && node index.js（虚拟内存限3GB、栈大小限8MB）。
2、验证是否生效：运行ps -o pid,vsz,rss,nice,comm -C node，确认VSZ列数值未突破3000000。
3、若使用Docker部署，在docker-compose.yml中显式声明资源限制：memory: 4G，并预留2GB基础内存。
四、优化缓存与历史数据生命周期
姿态评估与碰撞检测模块默认缓存无自动过期机制，长期运行后单模块内存占用可达2GB以上，构成隐蔽内存泄漏源。
1、修改config/gripper_planner.yaml，设置：pose_cache_ttl: 10，并启用auto_clean_cache: true。
2、修改config/collision_detector.yaml，设置：collision_history_limit: 500（适用于结构化环境）。
3、在openclaw.json中增加全局内存阈值控制："memoryThreshold": 0.75，触发自动释放延迟为30秒。
五、禁用非必要I/O密集型功能
日志冗余、截图缓存与磁盘缓存写入在低速存储设备上会加剧内存压力与上下文切换开销，尤其当系统启用swap时易引发恶性循环。
1、关闭verbose日志：在环境变量中设置export OPENCLAW_LOG_LEVEL="WARN"。
2、限制截图质量与尺寸：在openclaw.json的screenshot节点中配置："quality": 50与"maxWidth": 800。
3、禁用磁盘缓存或将其迁移至tmpfs临时文件系统："diskCache": false或"cacheDir": "/dev/shm/openclaw_cache"。
