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OpenClaw多智能体协作系统中的Token与缓存问题解析

遮弧酒邪·2026-08-01·阅读 42 GEO检测（免费）
OpenClaw多智能体协作Token管理
|难度：普通|阅读约 11 分钟

1. 问题背景与现象描述

最近在使用OpenClaw平台构建的多智能体协作系统时，遇到了一个令人困扰的问题。我的团队由三个AI助手组成：负责编码的"小猿潘"、负责产品的"小产潘"和负责测试的"小测潘"。初期交互一切正常，但随着使用时间增长，"小猿潘"和"小产潘"开始出现不回复消息的情况，尤其是"小猿潘"的问题最为严重。

从飞书通信记录来看，这种不回复现象呈现以下特征：

  1. 初期交互流畅，问题通常出现在连续对话10-15轮之后
  2. 不回复时系统没有明确的错误提示，消息状态显示为"已发送"但无响应
  3. 问题在代码量较大的任务中更容易复现
  4. 重启会话后问题暂时缓解，但会再次出现

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2. 技术背景与核心概念

2.1 OpenClaw的Token机制

在排查问题前，需要先理解OpenClaw平台的Token处理机制。根据官方文档和与DeepSeek的沟通，OpenClaw将Token分为四种类型：

  1. Input Token：用户输入的原始内容
  2. Output Token：模型生成的响应内容
  3. Cache Read：从缓存中读取的上下文
  4. Cache Write：写入缓存的上下文

这四种Token都会产生费用，但计价方式不同。Cache Write是用户主动写入缓存的，而Cache Read是模型从内存缓存中读取上下文的行为，发生在服务提供商侧。

2.2 缓存机制的关键问题

针对当前使用的GLM Code Plan模型，有几个关键问题需要明确：

  1. 模型兼容性：并非所有模型都支持缓存机制，需要确认GLM Code Plan的具体支持情况
  2. 缓存周期控制：缓存的有效期如何设置和管理
  3. 心跳机制：会话保持的心跳间隔如何影响缓存有效性

从实际观察来看，心跳间隔设置对缓存成本影响显著。频繁重启会话会导致缓存重建，增加成本；而不合理的心跳间隔则可能导致缓存过早失效，需要重复发送上下文。

3. 问题排查过程

3.1 Token增长分析

通过Dashboard观察三个智能体的Token增长情况：

3.1.1 小猿潘的Token增长

  • 初期缓存效果明显
  • 随着代码量增加，Token/上下文长度达到峰值后不再使用缓存
深度内容推荐
1、KAN混合神经网络架构比较与时间序列预测实践
2、RAGFlow：企业级检索增强生成引擎部署与优化指南
3、企业级AI系统架构设计与LangChain深度定制实践
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