openclaw-cn 兼容性问题和 LLM API 超时

[xihu19870706]

graph-memory 兼容性问题报告

提交时间: 2026-03-27 01:05 (Asia/Shanghai)
更新时间: 2026-03-27 07:00 (Asia/Shanghai) - 添加 LLM API 超时问题
问题类型: 兼容性 Bug + 性能问题
优先级: 高

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📝 问题描述

在 openclaw-cn (v0.1.9) 上安装 graph-memory (v1.5.6) 后，插件注册失败。

错误日志:

[plugins] graph-memory failed during register from /home/xihu/.openclaw/extensions/graph-memory/index.ts: 
TypeError: api.registerContextEngine is not a function

表现:

• ✅ Embedding 初始化成功 (vector search ready)
• ✅ 召回功能正常 (recall query: 多次触发)
• ❌ 知识提取失败 (ingest/assemble 管线未启动)
• ❌ 数据库为空 (无 gm_messages, gm_nodes)

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🔍 环境信息

项目	版本/信息
OpenClaw	openclaw-cn v0.1.9
graph-memory	v1.5.6
Node.js	v22.22.1
操作系统	Linux WSL2 (Debian)
安装方式	openclaw plugins install graph-memory

OpenClaw-cn 项目: https://github.com/jiulingyun/openclaw-cn

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📊 测试结果

正常工作的功能

• 插件下载和安装
• 依赖安装 (118 packages)
• Embedding 初始化 (text-embedding-bge-m3)
• 召回功能触发 (recall query 日志)

无法工作的功能

• 插件注册 (registerContextEngine 失败)
• 消息入库 (ingest 管线未启动)
• 知识提取 (extractor 未触发)
• 数据库写入 (gm_messages 为空)
• LLM API 超时 (seed-oss-36b-instruct 响应超时，Embedding API 正常)

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🔧 配置详情

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "graph-memory": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "llm": {
            "apiKey": "lm-studio",
            "baseURL": "http://192.168.4.135:1234/v1",
            "model": "seed-oss-36b-instruct"
          },
          "embedding": {
            "apiKey": "lm-studio",
            "baseURL": "http://192.168.4.135:1234/v1",
            "model": "text-embedding-bge-m3",
            "dimensions": 1024
          }
        }
      }
    }
  }
}

LM Studio 本地模型:

• LLM: seed-oss-36b-instruct
• Embedding: text-embedding-bge-m3 (1024 dimensions)
• API: OpenAI 兼容端点

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💡 可能的解决方案

方案 1: openclaw-cn 兼容版本

请问 graph-memory 是否有计划支持 openclaw-cn？

或者 openclaw-cn 是否有计划添加 registerContextEngine API？

方案 2: 替代 API

在 openclaw-cn 中，是否有其他方式注册 context engine？

例如：

• 使用 api.hooks.before_agent_start
• 使用 api.hooks.after_turn
• 其他插件 API

方案 3: 修改插件代码

如果可以，请提供修改建议：

1. 移除 registerContextEngine 调用
2. 改用 openclaw-cn 支持的 hooks
3. 保持知识提取和召回功能

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📚 参考链接

• graph-memory: https://github.com/adoresever/graph-memory
• openclaw-cn: https://github.com/jiulingyun/openclaw-cn
• openclaw: https://github.com/openclaw/openclaw

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🎯 期望结果

1. graph-memory 在 openclaw-cn 上正常工作
2. 知识提取、入库、召回功能全部可用
3. 或者提供明确的兼容性说明

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🆕 最新发现（2026-03-27 07:00）

LLM API 超时问题：

在进一步测试中发现，即使修改代码移除了 registerContextEngine 调用，知识提取仍然失败。

测试结果：

# Embedding API - ✅ 正常
curl http://192.168.4.135:1234/v1/embeddings
# 响应：1024 维度 embedding

# LLM API - ❌ 超时
curl http://192.168.4.135:1234/v1/chat/completions
# 响应：超时（无响应）

推测原因：

1. seed-oss-36b-instruct 模型太大（36B 参数），LM Studio 加载慢
2. 或者 LM Studio 服务器配置问题
3. 或者模型未正确加载到显存

临时解决方案：

• 尝试使用更小的模型（如 qwen3-30b）
• 或者等待 LM Studio 完成模型加载

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感谢您的时间和帮助！ 🙏

[adoresever]

收到，我会尽快兼容

[adoresever]

你说的是这个吗？openclaw-docker-cn-im