OpenClaw的调试过程充满挑战，但一旦掌握技巧，就能解锁其强大潜力。从模型分层到规则设定，从后台任务管理到结果存储，这些实战经验不仅让AI代理更稳定高效，更揭示了工具背后的设计哲学。本文将分享那些真正起作用的调试关键点，助你避开雷区，提升工作效率。

我也差点把 OpenClaw 卸了。

前两周，我每天都在“养龙虾”——

一边烧额度，一边看 broker 连续八次给我同一个回答。

折腾了无数次之后，现在终于跑得稳定了，而且确实开始有“好用”的感觉了。

下面是对我来说真正起作用的几个关键点。

如果有人需要更详细的版本，我也整理了完整配置示例、终端命令、模型对比表和 FAQ。

1. 不要什么都用“最强模型”硬上

这是我犯过的最大错误。

心跳检查、日常任务、皇冠检查这种事情，真的不需要 Opus 或 Sonnet。

一定要做模型分层。

便宜模型（Haiku、Gemini Flash，甚至本地 Ollama）用来跑常规任务，把强模型留作备选。

有些人通过更聪明的路由，把单次请求从 2–4 万 tokens 降到 1.5 万左右。

而且你可以在流程中途用 /model 切换模型，不必一开始就 all-in。

很多时候不是模型不够强，是你用错了地方。

2. 你的 Agent 需要规则，而且是很多规则

开箱即用的 OpenClaw，其实挺笨的。

它会循环、重复、忘上下文，还会做出一些莫名其妙的决定。

你必须给它加“护栏”。

在 workspace/skills/ 里写好 SKILL.md，明确告诉它该怎么做。

加 anti-loop 规则、压缩总结规则、提问前的任务检查规则。

真正跑得顺的 agent，背后都是高度定制的 instruction set。

不要假设它“懂”。

你才是指挥，它只是乐手。

3. “让它通宵干活”并不会自动发生

很多人以为，只要让 agent 去做事，然后关掉聊天窗口，它会继续工作。

不会。

session 只有在打开时才是有状态的。

后台任务必须用 cron job，而且要有独立的目标设定。

它会启动一个新的 agent 会话，按计划执行，再把结果发回来。

如果是一次性延迟任务，你需要一个队列（Notion / SQLite / 文本文件都可以）+ 一个 cron 去轮询队列。

这部分不搞清楚，会一直误以为系统“不稳定”。

4. 一次只打通一个完整流程

不要一上来就接邮箱、日历、Telegram、爬虫、cron 全部一起。

每个集成都是一个新的故障点。

先把一个 workflow 跑通，比如一个早报 cron。

让它稳定到你完全放心，再加下一个。

另外，记得跑 OpenClaw Doctor。

系统崩了它真的能救。

5. 把“有效结果”存下来

compacting 会慢慢丢上下文。

用状态文件，把关键决策写进持久文档里：

USER.md、AGENTS.md、HEARTBEAT.md。

broker 每少一次“重新学习”，它表现就会好一点。

很多人忽略了这一点，然后抱怨它“怎么又忘了”。

6. 模型比你想象的重要

很多挫败感，其实来自模型根本不擅长 tool call。

聊天能力 ≠ 代理能力。

Claude Sonnet / Opus、G

PT-5.2、Kimi K2 这些 API 下 tool call 非常稳。

DeepSeek Reasoner 要小心（推理没问题，但 tool call 格式经常不对）。

GPT-5.1 Mini 虽然便宜，但不少人反馈“几乎无法做代理工作”。

不要省错地方。

7. 如果你觉得难，那是正常的

OpenClaw 还没“成品化”。

那些说“一夜生成完整 App”的人，背后可能 debug 了几周。

演示和真实使用之间的差距是真实存在的。

虽然在快速缩小，但还没完全消失。

如果你现在觉得吃力，不是你不行。

只是这个阶段本来就不容易。

希望这些能帮到那些正在边烧 token 边怀疑人生的人。

如果你卡在某个具体问题上，可以留言或者进群交流