实测踩坑！本地大模型+OpenClaw，数据库运维自动化落地之路

数据库管理-第417期 实测踩坑！本地大模型+OpenClaw，数据库运维自动化落地之路（20260330）

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写在文章开始前。

突然觉得，上周末的快乐是极度单纯且强烈的，好久没有这样过了：

• 先是星期五晚上看了梦龙的演唱会，那种全场起立跟唱的感染力，我是眼眶湿润着嗨完全场的。
• 接着是星期六下午，在百度智能云的厂子上讲了我使用OpenClaw的经验以及对它未来的期许，收获了许多共鸣。
• 星期天白天，认真看了梦龙演唱会中间穿插大丹说的话，新学了几首歌，认真看了下歌词，对他们有了更深的理解。
• 最后还是星期天，虽然我知道张雪机车，但是我并不是机车粉丝，但是看到张雪机车拿了第一，更重要是晚上正好直播间看到张雪机车在杜卡迪围堵下再次夺冠，留着眼泪看完的。张雪牛逼！这才是遥遥领先！

抒情结束！正文开始！

其实，就像我上周六演讲中提到的那样，我希望OpenClaw——后续我会统一用这个名称来指代智能体/多智能体协作相关能力——能够在数据库运维工作中，帮我解决一系列实际痛点，具体来说主要有这几方面：

• 将我从繁琐的重复工作中解放出来，尤其是数据库巡检工作，借助OpenClaw实现巡检工作的快速落地，并自动生成规范、详实的巡检报告，省去人工整理的时间成本；
• 实现7×24小时全时段无间断监控，一旦发现数据库异常能及时告警，同时对一些简单的常规问题可自动处置，对于难度较高、需要人工介入确认的问题，则通过语音通知的方式及时提醒我，确保问题不遗漏、响应不延迟；
• 打破单一监控的局限，不仅监控数据库本身，还能覆盖承载数据库的操作系统、底层硬件，甚至延伸到应用侧对数据库的各类操作，构建一套全方位、无死角的监控体系，让运维工作更具主动性；
• 协助我完成SQL优化相关工作，并实现SQL全生命周期的规范化管理，一方面提升现有SQL语句的运行性能，另一方面提前规避新上线SQL对数据库性能造成的冲击，保障数据库性能持续处于最优状态。

不过，要让OpenClaw真正实现上述目标，在投入实际运维应用之前，我认为还需要对它进行更充分、更系统的训练，这也是我当前重点推进的工作之一。

除此之外，还有一件事想和大家同步一下：在模型选择上，我没有使用公网大模型，而是采用了本地部署运行的qwen3.5:35b模型。选择本地部署，一方面是因为它的运行速度（约50 Tokens/s）虽然比不上公网大模型，但更重要的是，我希望通过这种方式模拟企业级实际应用场景——在绝大多数企业中，大模型都会采用私有化部署模式，而这一切的核心诉求，就是安全。企业数据库中存储着大量核心业务数据，私有化部署能最大程度保障数据不泄露、不被外部访问，这也是企业级场景下的核心需求。

从实际使用体验来看，这个本地部署的qwen3.5:35b模型，整体能力还是比较不错的，能够应对大部分基础的运维相关需求。但我也发现了一个比较突出的问题：它对任务复杂度的判断能力不足。这直接导致了一个现象：当遇到步骤较多、耗时较长的复杂任务时，它往往只完成其中一个步骤，或者在某个步骤超时后，就停止输出回复，无法自主推进后续流程，必须需要人工提醒“进入下一步”，才能继续执行并给出最终结果。结合我的使用经验来看，我判断这个问题的背后，还隐藏着任务切片不合理的问题——也就是无法将复杂任务科学拆解为多个可有序推进的子任务，进而导致执行中断。

为了验证这个问题是否是个例，我对多个本地部署的30b级别模型进行了实测，结果发现这个问题是普遍存在的，并非qwen3.5:35b独有的问题。值得一提的是，由于我当前环境中128GB统一内存分配96GB显存后，无法正常运行大语言模型（LLM）的问题尚未解决，所以暂时还无法对120b级别模型进行测试，也就无法判断更高参数的本地模型是否能规避这个问题。不过，我也对照公网大模型进行了实测，发现公网大模型在处理复杂任务、判断任务复杂度方面，表现要出色得多。以我目前的粗浅认知来看，我姑且将这种复杂任务执行中断的问题，视为本地部署模型可能存在的一个通病，而这个问题，也将是未来智能体在企业级场景落地过程中，必须重点解决的核心难点之一。

其实，关于这个问题的解决，我在之前的文章中也提到过：我尝试使用planning-with-files技能来优化这个问题，目前已经取得了一定的成效。在我持续的训练和调试下，当模型能够准确判断任务复杂度时，已经可以无需人工提醒，自主完成整个复杂任务的全流程执行。但遗憾的是，它目前还无法100%准确判断所有任务的复杂度，偶尔还是会出现执行中断的情况。所以，后续我还需要继续对模型进行训练，不断优化它的任务复杂度判断能力，同时添加、整合更多实用的Skill，甚至根据实际运维需求，自己开发定制化的Skill，进一步完善智能体的能力。

这也正好呼应了我前面提到的——需要给OpenClaw进行更多训练。在我看来，要让OpenClaw能够在类似企业级的复杂运维场景中独立“干活”，首先要解决的就是它的“通识教育”问题：先搭建好完整的工作流程框架，明确各项运维任务的执行逻辑和先后顺序，再逐步填充具体的任务执行方法和专业知识，就像给骨架添上血肉一样，这样才能让它真正发挥出应有的作用，具备独立处理运维工作的能力。

除此之外，还有一个核心问题必须解决——就是我之前文章中提到的记忆体问题。如果记忆体问题得不到解决，即便我们把OpenClaw训练得再好，它也会出现“忘事”的情况：比如忘记之前执行过的步骤、忘记已掌握的运维经验、忘记任务的核心需求等。这种“忘事”的现象，甚至比训练不到位更具灾难性——因为它会直接导致任务执行出现偏差，进而影响最终的运维结果，严重时还可能引发数据库故障，造成不可挽回的损失。

当上述所有问题都得到妥善解决后，后续的工作就相对清晰了，主要围绕以下几个方面推进，逐步让OpenClaw落地应用：

• 导入专业数据库知识：数据库官方文档是核心基础，必须完整导入；对于开源数据库，我还计划让智能体通过解读源码的方式，更深入地理解数据库的底层逻辑和运行机制，这样它也能帮我维护更多类型的数据库，提升运维覆盖面；
• 实现经验数字化：将我多年积累的技术博客，以及一些行业内优秀的技术博文，统一导入智能体的知识库，让这些实战经验成为它运维工作中的重要参考，帮助它更好地应对各类突发问题；
• 完成全场景接入：将数据库、操作系统、底层硬件等所有与运维相关的设备和系统，全部接入OpenClaw，实现数据互通、统一监控和管理；
• 完善操作接入能力：接入各类数据库的MCP、CLI工具，同时探索让智能体根据开源数据库源码，自主生成适配的CLI工具，进一步提升它的操作自主性和灵活性；
• 构建多智能体协作体系：创建多个功能差异化的智能体，合理分配工作任务，同时搭建数据库运维场景专用的工作流，实现多智能体协同作业，提升运维效率和质量。

我相信，完成这些工作之后，我的OpenClaw一定能成为我数据库运维工作中的得力助手，帮我分担大部分工作压力，让运维工作更高效、更精准、更轻松。