OpenClaw压力测试：GLM-4.7-Flash连续处理1000条指令

1. 测试背景与动机

上周在尝试用OpenClaw自动化处理客户反馈邮件时，发现当任务量突然增加到200条以上时，系统响应明显变慢。这让我好奇：OpenClaw对接的GLM-4.7-Flash模型到底能承受多大的工作压力？于是决定做个极限测试——让系统连续处理1000条指令，观察其表现。

这个测试不是为了追求企业级性能指标（OpenClaw本身定位就是个人助手），而是想弄清楚：当我的个人自动化任务偶尔出现小高峰时，这套方案是否仍然可靠。毕竟没人希望半夜跑批量任务时系统突然崩溃。

2. 测试环境搭建

2.1 硬件配置

我使用了家里的备用设备搭建测试环境：

• MacBook Pro 2019款（Intel i7-9750H，32GB内存）
• 通过Docker运行ollama版的GLM-4.7-Flash镜像
• 网络环境为500Mbps家庭宽带

2.2 OpenClaw配置

采用最新稳定版OpenClaw v0.8.3，关键配置如下：

{
  "models": {
    "providers": {
      "glm-local": {
        "baseUrl": "http://localhost:11434",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "glm-4.7-flash",
            "name": "GLM-4.7-Flash Local",
            "contextWindow": 32768
          }
        ]
      }
    }
  }
}

特别注意修改了gateway的默认超时设置：

openclaw gateway --port 18789 --timeout 600

3. 测试设计与执行

3.1 测试指令集

设计了三类典型指令（各占1/3）：

1. 简单指令：如"当前时间"、"列出桌面文件"等即时操作
2. 中等复杂度指令：如"整理最近下载的PDF文件并按日期重命名"
3. 高复杂度指令：如"阅读附件合同，提取关键条款并生成摘要"

通过脚本批量发送这些指令，模拟真实场景中的混合负载。

3.2 监控指标

主要关注四个维度：

1. 响应延迟：从发送指令到收到首个响应的时间
2. 任务成功率：指令被正确执行的比例
3. 资源占用：CPU/内存/显存的使用趋势
4. 错误类型分布：超时、模型理解错误、执行失败等

用Python编写了简单的监控脚本，每10秒记录一次数据。

4. 测试结果分析

4.1 延迟变化曲线

前200条指令表现稳定，平均延迟保持在1.2秒左右。但在第230条指令后开始出现明显波动：

指令区间	平均延迟	延迟标准差
1-200	1.2s	0.3s
201-500	2.8s	1.5s
501-800	4.5s	2.1s
801-1000	6.3s	3.4s

特别在第750条指令附近出现了一次长达12秒的峰值延迟，事后排查发现是本地Docker容器触发了OOM（内存不足）保护机制。

4.2 准确率变化

准确率随任务量增加呈现缓慢下降趋势：

• 前300条：98.7%正确执行
• 301-600条：95.2%正确执行
• 601-1000条：89.4%正确执行

错误类型分析显示，后期主要问题集中在：

1. 模型对复杂指令的理解偏差（占错误总数的63%）
2. 系统资源不足导致的执行中断（27%）
3. 其他偶发错误（10%）

5. 实战建议

经过这次测试，我总结出几个个人使用场景的优化建议：

对于定时批量任务：

• 将大任务拆分成多个小批次，每批不超过200条指令
• 在OpenClaw配置中添加--batch-delay 5000参数，强制每个批次间隔5秒
• 复杂任务尽量安排在系统空闲时段（如凌晨2-4点）

关键任务保障方案：

# 使用retry机制重试失败任务
openclaw run --retry 3 --retry-delay 10000 task.json

资源监控技巧： 最简单的办法是在执行批量任务时，另开终端窗口运行：

watch -n 5 "docker stats --no-stream ollama-glm"

6. 测试结论

GLM-4.7-Flash在持续高负载下表现出了意料之外的韧性——虽然延迟会逐渐增加，但即使处理到第1000条指令，系统仍能保持基本可用。对于个人自动化场景，这套组合完全能够应对日常需求，但需要注意：

1. 长时间运行后建议重启OpenClaw网关（内存占用会缓慢增长）
2. 超复杂任务最好单独执行，不要混在批量任务中
3. 重要任务建议添加人工复核环节

这次测试也让我意识到，OpenClaw虽然定位轻量，但通过合理的任务规划和简单的负载控制，完全可以承担比预期更重的工作量。现在我对用它来处理月度报表自动化更有信心了。

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