openclaw响应慢主因是配置未适配本地环境，需优化上下文压缩、工具输出截断和并发策略：启用记忆压缩（reservetokens=16384、keeprecenttokens=20000）、限制工具输出为前1000字符并另存全文、设maxconcurrent=1；配合轻量模型与流式输出可将首token延迟压至800毫秒内。

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OpenClaw模型响应慢，通常不是硬件不行，而是配置没对上本地环境。重点调三块：上下文、工具输出、并发策略。改完配置重启服务，多数用户反馈首Token延迟从3秒以上压到800毫秒内。

压缩对话历史，防止上下文越积越多

默认设置会把整段聊天记录原封不动塞进每次请求，几轮下来就超2万Token，显存直接吃紧。必须启用记忆压缩和上下文修剪：

• 打开~/.openclaw/openclaw.json（Windows在%APPDATA%\.openclaw\openclaw.json）
• 在agents.defaults下添加compaction和contextPruning配置
• reserveTokens设为16384，keepRecentTokens设为20000，保留关键语义
• contextPruning.mode用cache-ttl，ttl设为5m，只留最近3条助手回复

限制工具返回长度，避免大文本拖垮推理

读文件、抓网页时，默认把整个内容喂给模型，一个PDF全文可能几十KB，瞬间触发OOM。要强制截断并另存完整结果：

ESP32 Voice Assistant for Openclaw

免提语音助手，支持 OpenClaw ESP32‑S3‑BOX‑3，本地唤醒，可切换 xAI Grok / ElevenLabs 语音识别与合成，无需 Home Assistant。

下载

• 在配置文件的tools字段下加outputHandling
• maxChars设为1000，仅前1000字符进上下文
• storeFullOutputInArtifact设为true，完整内容自动存为独立文件
• 改完保存，重启OpenClaw服务才生效

调低并发数，让显卡专注处理当前任务

本地单卡跑默认并发，容易CPU满载GPU空转。尤其用Ollama本地模型时，一次只跑一个任务更稳：

• 命令行执行：openclaw config set agents.defaults.maxConcurrent 1
• 或在配置中手动设maxConcurrent为1
• 若用Docker部署，还要在docker-compose.yml里加资源限制：cpus: "2.0"、memory: 4G
• 搭配JVM参数-Xms1g -Xmx2g -XX:+UseG1GC可进一步减少卡顿

换轻量模型，小步快跑更省资源

不是所有任务都需要32B大模型。简单问答、指令执行用qwen2.5:3b或kimi-k2.5，推理开销直降70%：

• 命令行切换：openclaw config setmodel qwen2.5:3b
• 确认生效：openclaw status看activeModel是否已更新
• 如用DeepSeek系列，把deepseek-reasoner换成deepseek-v3
• 配合streaming: true和chunkSize: 80，实现逐字流式输出