OpenClaw压力测试Qwen3.5-9B持续工作24小时稳定性报告1. 测试背景与目标上周在部署OpenClaw对接本地Qwen3.5-9B模型后我产生了一个疑问这套组合在长时间运行场景下表现如何作为个人自动化工具能否稳定处理周期性任务为此我设计了这个24小时压力测试重点验证三个维度资源占用稳定性内存泄漏风险与CPU占用波动任务可靠性复杂任务链的错误率与恢复能力成本可控性Token消耗与任务完成量的性价比关系测试环境选用MacBook Pro M116GB内存通过OpenClaw v0.3.2对接本地部署的Qwen3.5-9B模型。为避免测试数据失真所有任务均基于真实需求设计。2. 测试场景设计2.1 核心测试任务选择两类典型个人自动化场景作为测试负载文件批处理任务链每2小时扫描~/Downloads文件夹对新增PDF文件执行OCR识别并转Markdown提取关键信息生成摘要表格将结果归档至Notion数据库定时查询任务链每1小时抓取指定GitHub仓库的issue更新根据标签分类生成日报通过飞书机器人发送提醒2.2 监控指标配置通过OpenClaw内置监控接口和自定义脚本采集以下数据# 内存监控示例通过ps命令 while true; do ps -p $(pgrep -f openclaw gateway) -o %mem memory.log sleep 300 done # Token统计解析OpenClaw日志 grep -oP Tokens used: \K\d openclaw.log tokens.log3. 关键测试结果3.1 资源占用表现在24小时测试周期内资源消耗呈现以下特征内存占用曲线初始占用约480MB12小时峰值约520MB24小时稳定值约510MB未出现持续增长的内存泄漏现象CPU占用特点任务执行期间单核30-50%波动空闲期维持3-5%基础占用未出现异常峰值或卡死情况现象观察当同时处理多个PDF文件时会出现短暂的内存上涨约80MB但在任务完成后能正常释放说明Qwen3.5-9B的卸载机制工作正常。3.2 任务可靠性数据共执行112次子任务关键指标如下任务类型成功次数失败次数自动恢复次数PDF处理4821GitHub监控240-Notion同步3611两个失败案例均发生在凌晨3点左右日志显示为网络波动导致的API超时。OpenClaw的重试机制在5分钟后成功恢复任务。3.3 Token消耗分析总消耗Token达38,742分布呈现明显规律基础决策开销每个任务启动约消耗120-150Token用于规划步骤文件处理峰值单个PDF处理平均消耗420Token含OCR结果解析闲时消耗无任务时段每小时约消耗15Token维持会话状态折合成本约为商用API价格的1/8但需注意这是基于本地部署模型的零边际成本计算。4. 实战发现的问题与解决4.1 长时运行典型问题问题1凌晨3:15的批量失败日志显示连续3个PDF处理超时检查发现系统进入了睡眠模式。解决方案# 禁止睡眠测试期间临时方案 sudo systemsetup -setcomputersleep Never问题2Notion同步冲突当多个任务同时修改同一数据库页面时出现版本冲突。通过调整OpenClaw任务队列配置解决{ tasks: { notion_sync: { concurrency: 1, retry_interval: 5m } } }4.2 模型表现观察Qwen3.5-9B在长时运行中展现出两个特性上下文保持能力即使间隔6小时仍能准确关联同一批文件的处理上下文凌晨时段延迟增加03:00-06:00时段平均响应时间增加约30%可能与系统后台任务有关5. 个人使用建议基于测试数据给出三条实用建议资源监控策略即使内存表现稳定也建议为长期运行的任务添加简易监控openclaw monitor --alert memory --threshold 800MB任务编排技巧将高Token消耗任务分散到不同时段避免集中触发模型负载峰值错误处理配置为关键任务配置阶梯式重试策略示例{ retry_policy: { initial_interval: 1m, max_interval: 1h, max_attempts: 5 } }这次测试让我确认了OpenClawQwen3.5-9B组合作为个人自动化助手的可靠性边界。它最适合处理间隔1小时以上的中低频任务对于需要秒级响应的场景仍建议结合专用脚本实现。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。