openclaw的心跳机制很不对劲
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（本文是在实际查看源码以及抓包进行观察后，与ai进行问题的总结。
本文大部分为ai生成，但我已经检查并且修改过，并非机器人发贴）
首先就是这沙雕openclaw老是动不动给我发没有用的消息，但我根本不需要
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目前的openclaw的心跳机制主要流程是：
- 按固定间隔30min触发一次检查。
- 读取
HEARTBEAT.md。 - 让模型判断“现在是否有任务需要执行”。
- 如果模型判断需要执行，则进入正常 agent 流程，同时载入heartbeat的历史上下文session。
- agent 执行完成后，再判断这次结果是否值得通知用户，同时把日志再补回session。
- 只有通过通知判断后，才会发到外部 channel，例如飞书。
我当前在 HEARTBEAT.md 里放了两类任务：
- 每天 11:00 生成当天的 interview workbook
- 工作日 12:00 / 15:00 / 17:00 / 19:00 检查 daily log 里对应时间段的内容是否缺失，只在缺失时提醒
按我的理解，这类任务本质上都属于“到点才需要动作”的任务。如果当前时间还没到、当天任务已经完成、或者当天根本不适用，heartbeat 理论上应该静默。
但现在实际观察到的问题是：
heartbeat每30分钟会检查一次
即使当天任务已经完成，或者当天是周六、weekday 任务不适用，它还是可能进入执行阶段，然后生成一类“状态汇报”消息，比如：
**今天的任务已经完成**
**今天不适用**
**当前没有额外动作**
这些消息有时还会被继续发到飞书，导致用户反复收到“无事可做”的提醒
目前看下来，我感觉核心问题可能有两层：
- heartbeat 第一阶段的判断有点过宽
也就是它更像是在判断“HEARTBEAT.md 里有没有 active tasks”，而不是更严格地判断“现在这个时刻是否真的有具体动作需要执行”。 - heartbeat 的通知门控不够稳定
同样语义的“已完成 / 不适用 / 没有动作”消息，有时候会被发送，有时候又不会，说明这一步如果完全交给 LLM 判断，会有一定随机性。
另外还有一个我比较想听大家意见的点：
目前 heartbeat 执行时会复用同一个 session_key=“heartbeat”，也就是说它会不断累积 heartbeat 自己的历史记录。
但我现在越来越怀疑，这个 session 历史在 heartbeat 场景里到底有没有价值，我自己查看了一下，绝大部分都是完全无用且高度重复的没有营养的文本，不仅浪费token，而且会影响ai判断。
我的直觉是：
- heartbeat 真正需要的上下文，可能主要只是“当前时间 + 当前文件状态 + 当前目标 channel/chat”
- 过去很多轮 heartbeat 的自然语言总结，可能并没有帮助，反而可能让模型越来越倾向于输出这种模板化的状态汇报，比如 Noted / Current status / nothing to do
所以我现在比较想讨论几个问题：
- heartbeat 是否应该在进入执行前，先做一层更强的本地时间/状态过滤
- heartbeat 的通知策略是否应该更保守，比如只有“真的需要用户动作”或“真的产生了新交付物”时才通知
- heartbeat 这个共享 session 历史是否其实应该弱化，甚至去掉
我这边目前已经先做了一层缓解，效果对我当前的任务来说还可以，主要是：
- 收紧第一阶段的判定提示，也就是优化了 “让模型判断“现在是否有任务需要执行” 的提示词
- 对明显属于“已完成 / 不适用 / 无动作”的结果做本地静默
但我感觉这更像是止血，不一定是最终设计，我目前还在测试把heartbeat的历史session去除，看看是否会更优。
网友解答：--【壹】--：
这个简单，把日志信息和执行信息分两个渠道发就好了
实际上这种“是否进行过检查”的信息有时候还是很有必要的
--【贰】--：
你在 HEARTBEAT.md 中，需要再次显式声明：无任务时，仅返回 HEARTBEAT_OK
你可以参考我以前写的一个demo心跳任务，session是绑定一个指定的飞书通道会话。
然后还有一个 ackMaxChars 配置字段，如果输出内容少于50字节(应该是字节)，会强制过滤内容推送。
但是这个心跳功能，可以简单理解为脚本帮你自动发送了一个消息给LLM，然后大模型的回复结果是有随机性的，这个demo在使用不同的模型会有不同的效果，哪怕是GPT5.4也可能小概率出现无任务推送，可能还是得优化下提示词，强调一下 仅返回 HEARTBEAT_OK 。
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--【叁】--：
确实是，提示词工程，不过openclaw会把所有的heartbeat日志都发过去，没有清理的，有点傻
（本文是在实际查看源码以及抓包进行观察后，与ai进行问题的总结。
本文大部分为ai生成，但我已经检查并且修改过，并非机器人发贴）
首先就是这沙雕openclaw老是动不动给我发没有用的消息，但我根本不需要
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目前的openclaw的心跳机制主要流程是：
- 按固定间隔30min触发一次检查。
- 读取
HEARTBEAT.md。 - 让模型判断“现在是否有任务需要执行”。
- 如果模型判断需要执行，则进入正常 agent 流程，同时载入heartbeat的历史上下文session。
- agent 执行完成后，再判断这次结果是否值得通知用户，同时把日志再补回session。
- 只有通过通知判断后，才会发到外部 channel，例如飞书。
我当前在 HEARTBEAT.md 里放了两类任务：
- 每天 11:00 生成当天的 interview workbook
- 工作日 12:00 / 15:00 / 17:00 / 19:00 检查 daily log 里对应时间段的内容是否缺失，只在缺失时提醒
按我的理解，这类任务本质上都属于“到点才需要动作”的任务。如果当前时间还没到、当天任务已经完成、或者当天根本不适用，heartbeat 理论上应该静默。
但现在实际观察到的问题是：
heartbeat每30分钟会检查一次
即使当天任务已经完成，或者当天是周六、weekday 任务不适用，它还是可能进入执行阶段，然后生成一类“状态汇报”消息，比如：
**今天的任务已经完成**
**今天不适用**
**当前没有额外动作**
这些消息有时还会被继续发到飞书，导致用户反复收到“无事可做”的提醒
目前看下来，我感觉核心问题可能有两层：
- heartbeat 第一阶段的判断有点过宽
也就是它更像是在判断“HEARTBEAT.md 里有没有 active tasks”，而不是更严格地判断“现在这个时刻是否真的有具体动作需要执行”。 - heartbeat 的通知门控不够稳定
同样语义的“已完成 / 不适用 / 没有动作”消息，有时候会被发送，有时候又不会，说明这一步如果完全交给 LLM 判断，会有一定随机性。
另外还有一个我比较想听大家意见的点：
目前 heartbeat 执行时会复用同一个 session_key=“heartbeat”，也就是说它会不断累积 heartbeat 自己的历史记录。
但我现在越来越怀疑，这个 session 历史在 heartbeat 场景里到底有没有价值，我自己查看了一下，绝大部分都是完全无用且高度重复的没有营养的文本，不仅浪费token，而且会影响ai判断。
我的直觉是：
- heartbeat 真正需要的上下文，可能主要只是“当前时间 + 当前文件状态 + 当前目标 channel/chat”
- 过去很多轮 heartbeat 的自然语言总结，可能并没有帮助，反而可能让模型越来越倾向于输出这种模板化的状态汇报，比如 Noted / Current status / nothing to do
所以我现在比较想讨论几个问题：
- heartbeat 是否应该在进入执行前，先做一层更强的本地时间/状态过滤
- heartbeat 的通知策略是否应该更保守，比如只有“真的需要用户动作”或“真的产生了新交付物”时才通知
- heartbeat 这个共享 session 历史是否其实应该弱化，甚至去掉
我这边目前已经先做了一层缓解，效果对我当前的任务来说还可以，主要是：
- 收紧第一阶段的判定提示，也就是优化了 “让模型判断“现在是否有任务需要执行” 的提示词
- 对明显属于“已完成 / 不适用 / 无动作”的结果做本地静默
但我感觉这更像是止血，不一定是最终设计，我目前还在测试把heartbeat的历史session去除，看看是否会更优。
网友解答：--【壹】--：
这个简单，把日志信息和执行信息分两个渠道发就好了
实际上这种“是否进行过检查”的信息有时候还是很有必要的
--【贰】--：
你在 HEARTBEAT.md 中，需要再次显式声明：无任务时，仅返回 HEARTBEAT_OK
你可以参考我以前写的一个demo心跳任务，session是绑定一个指定的飞书通道会话。
然后还有一个 ackMaxChars 配置字段，如果输出内容少于50字节(应该是字节)，会强制过滤内容推送。
但是这个心跳功能，可以简单理解为脚本帮你自动发送了一个消息给LLM，然后大模型的回复结果是有随机性的，这个demo在使用不同的模型会有不同的效果，哪怕是GPT5.4也可能小概率出现无任务推送，可能还是得优化下提示词，强调一下 仅返回 HEARTBEAT_OK 。
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--【叁】--：
确实是，提示词工程，不过openclaw会把所有的heartbeat日志都发过去，没有清理的，有点傻