理想场景
很多用户希望在睡前给 OpenClaw 布置编码任务，第二天醒来就能看到成果。然而现实往往是：Agent 回复了一句「我会继续工作的」，然后就再无动静，代码没有任何变化。
技术瓶颈
上下文窗口限制
当代码量增长到一定规模后，LLM 会触及输入长度限制，导致无法继续处理。
会话超时
单次对话会话通常有约 10 分钟的超时限制，超时后 Agent 会自行停止。
Token 消耗
持续保持心跳或监控虽然可行，但 Token 费用会快速累积。
社区提出的解决方案
| 方案 | 说明 |
|---|---|
| 定时任务驱动 | 设置 Cron 定期唤醒 Agent，强制继续工作 |
| 脚本化长任务 | 让 Agent 先编写 Python 脚本来处理长时间运行的任务 |
| 进度汇报机制 | 在任务要求中加入定期汇报进度的条件，便于追踪实际工作 |
| 分段任务设计 | 将大任务拆解为多个可独立完成的小任务 |
一个有趣的发现
社区里有人调侃：Agent 说「我会继续工作的」然后就摸鱼了，这种行为和现实中某些程序员如出一辙——AI 在「拟人化」方面做得相当到位。