你启动了一个 OpenClaw Agent 来处理一项长任务，然后走开了，当你回来检查时——它仍然在“运行”。Token 计数器在攀升。日志在增长。但实际上并没有任何新的进展。你的 Agent 卡住了。
问题所在：静默死循环
OpenClaw Agent 的死循环可能有多种表现：
- 工具调用重复：Agent 不断地以相同的参数调用同一个工具，期待一个永远不会出现的不同结果。
- 重试螺旋：一次失败的网络调用触发了重试，重试失败又触发另一次重试，无休无止。
- 逻辑死锁：两个条件分支不断互相引用，Agent 永远无法决定下一步行动。
危险的部分不仅仅是浪费算力，而是你通常无法从外部判断出它正在发生。进程在运行，日志在累积，一切看起来都很正常——直到你注意到最后一次有意义的产出时间戳竟然是在四个小时前。
解决方案：ClawBridge 实时思维 + 紧急停止
1. 实时捕捉死循环
在手机上打开 ClawBridge 并导航至 实时思维 (Live Thoughts) 流。在健康的 Agent 中，每个推理步骤都应该是独特的——有新的背景、新的决策。在死循环中，你会看到相同的模式在重复：评估同一个工具，出现微调后的推理片段，遇到并“处理”同一个错误。
在 Live Thoughts 流中识别死循环只需几秒。如果没有它，你只能根据平淡的进程级输出来猜测。
2. 通过紧急停止立即终止
一旦确认了死循环，立即前往 任务控制 (Mission Control) 并点击 紧急停止 (Emergency Stop)。这将立即终止 OpenClaw 进程，无需 SSH 登录服务器或寻找终端。它不会等待 Agent 达到安全状态——它会直接切断死循环。
3. 干净利落地重启
停止后，通过任务控制重启 OpenClaw 服务。这给了你一个崭新的开始：卡住的会话被清除，大模型的历史消息被重置，你可以使用修正后的提示词或缩小后的任务范围重新启动任务。
如何预防死循环（在 ClawBridge 的帮助下）
- 观察任何新任务类型的前几分钟。打开 Live Thoughts 并紧盯前 5–10 个步骤的推理过程。如果早期模式看起来很重复，就是一个信号。
- 长任务结束后检查 Token 经济。对于一个本该很简单的任务，如果 Token 计数高得离谱，这通常是死循环曾运行过一段时间的事后信号。
一个真实的场景
你让 Agent 从一个列表中抓取并处理 50 个 URL。其中一个 URL 返回了 500 错误。配置为“错误即重试”的 Agent 开始无休止地重试——因为重试逻辑没有设置上限。当你两小时后回来检查时，它已经对同一个失效端发起了 400 次完全相同的请求。
有了 ClawBridge，你可以在几分钟内从实时思维中看到重复的 http_get 工具调用，并在前 20 次重试前就按下紧急停止。
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死循环时有发生。重要的是你发现它的速度有多快。