workbuddy模型内存占用过高会导致卡顿、响应延迟或崩溃，峰值常超2.1gb；需限制单模型内存上限（如设"memorylimitmb": 384）、启用按需加载策略（-dworkbuddy.model.load.strategy=on-demand）并停用claw后台连接、office插件及未配置的知识库监控。
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WorkBuddy模型内存占用过高会导致界面卡顿、技能响应延迟甚至进程崩溃，尤其在启用多个AI模型（如Hunyuan+DeepSeek+GLM）或加载大型Skills时，峰值内存常突破2.1GB；此时需针对性限制单模型驻留、关闭冗余加载机制并调整运行时参数。
限制单个模型的内存上限
默认情况下，WorkBuddy不约束各模型实例的堆内内存分配，导致OCR或NLP子模型在解析大PDF时无节制申请对象空间，极易触发老年代晋升失败。必须为高风险模型显式设限。
第一步：进入「设置 → AI模型管理」，找到已启用的模型条目（如“DeepSeek-VL”或“Hunyuan-Doc”）；
第二步：点击右侧「编辑配置」→ 在弹出的JSON编辑器中插入字段："memoryLimitMB": 384；
第三步：保存后重启该模型——若模型启动失败，请检查是否与其他同名进程冲突，此时需先在活动监视器中强制退出所有ClawWorker进程。
启用按需加载策略
WorkBuddy默认在启动时预加载全部已启用模型权重，即使你只用其中1个，其余模型仍常驻400MB以上内存。关闭预加载可立降基础内存30%～50%。
方法一：在启动脚本JAVA_OPTS中追加参数
-Dworkbuddy.model.load.strategy=on-demand
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
方法二：直接修改配置文件
macOS/Linux：编辑 ~/Library/Application Support/WorkBuddy/workbuddy.vmoptions
Windows：编辑 %LOCALAPPDATA%\Tencent\WorkBuddy\workbuddy.vmoptions
在末尾新增同一行参数，保存后重启WorkBuddy。
【注意：启用此策略后，首次调用某模型会有1～3秒冷启动延迟，但后续调用速度不变】
停用后台常驻模型服务
部分模型（尤其是Claw集成类）会开启独立WebSocket监听或远程唤醒通道，即使未主动使用，也会持续持有渲染进程引用并缓慢泄漏内存。
进入「设置 → Claw 设置 → 远程控制」，关闭「后台保持连接」开关；
再进入「设置 → 插件中心 → 已启用」，停用「Office 自动化」插件——它会在后台轮询注册表/文件系统，引发Electron的Node.js模块缓存泄漏；
最后检查「知识库管理 → 监控设置」，清空所有未明确指定的监控路径，防止fs.watch句柄堆积。
