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你的 OpenClaw 真的在受控运行吗？

发布日期：2026-03-02 18:54:56 浏览次数： 1528

作者：阿里云云原生

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基于 OpenClaw（https://github.com/openclaw/openclaw）与阿里云日志服务（SLS），将日志与 OpenTelemetry 遥测汇入 SLS，搭建 AI Agent 可观测体系，实现行为审计、运维观测、实时告警与安全审计闭环。

为什么必须回答：

“Agent 真的在受控运行吗？”

Cloud Native

“受控”至少包含四件事：谁在触发调用、花了多少钱、做了哪些操作（尤其是高危工具）、行为是否可追溯、可审计。回答不了这些问题，就不能说 Agent 在受控运行。

本文围绕“如何用阿里云 SLS 回答上述问题”展开：Session 日志回答“做了什么、花了多少”；应用日志回答“系统哪里异常”；OTEL 指标与链路回答“当前状态与耗时”。多条数据 Pipeline 协同，才能对“Agent 真的在受控运行吗？”给出有据可查的答案。

▍1.1 AI Agent 的安全风险面

AI Agent 与传统后端服务有一个本质差异：Agent 的行为是非确定的。同样的用户输入，模型可能产生完全不同的工具调用序列。这意味着你无法像审计 REST API 那样，通过代码审查预判所有行为路径。

若不做可观测，你无法回答“谁在调你的模型、花了多少钱、有没有被注入恶意指令”——也就无法声称 Agent 在受控运行。具体的风险面包括：

风险类别	典型场景	后果
Skills/工具滥用	Agent 被诱导执行 `exec` 运行恶意命令	系统入侵
数据外泄	Agent 通过工具读取敏感文件后输出到对话	隐私泄露
成本失控	Agent 陷入循环，持续消耗 Token	账单暴涨
Prompt 注入	用户在消息中嵌入指令覆盖 System Prompt	行为失控
会话劫持	通过多轮对话逐步引导 Agent 偏离预期行为	授权绕过

这些风险单靠代码里的运行时防护（如 OpenClaw 内置的工具策略、循环检测器）是不够的。运行时防护是“城墙”，可观测是“哨岗”——只有持续观测 Agent 在做什么、谁在调用、花了多少，才能发现城墙没挡住的东西。

▍1.2 可观测三支柱：不同的数据回答不同的问题

传统的可观测性建立在 Logs + Metrics + Traces 三支柱之上。对 AI Agent 而言，这三者各自承担了不同的观测职能。理解它们各自能回答什么问题，是后续搭建整套体系的基础：

支柱	OpenClaw 对应数据源	能回答的核心问题
Logs（Session 日志）	`~/.openclaw/agents/<id>/sessions/*.jsonl`	Agent 做了什么？调了哪些工具？传了什么参数？花了多少钱？
Logs（应用日志）	`/tmp/openclaw/openclaw-YYYY-MM-DD.log`	系统哪里出了问题？Webhook 失败了？消息队列堵了？
Metrics	`diagnostics-otel` 插件 OTLP 输出	现在花了多少钱？延迟正常吗？有没有会话卡死？
Traces	`diagnostics-otel` 插件 OTLP 输出	一条消息从接收到响应经历了什么？链路如何串起来？

▍1.3 为什么选阿里云 SLS

阿里云日志服务（Simple Log Service, SLS）天然适合这个场景：

OTLP 友好接入：LoongCollector 原生支持 OTLP 协议，与 OpenClaw 的 diagnostics-otel 插件无缝对接，开箱即用；
算子丰富、查询灵活：内置多种加工与分析算子，对 Session 日志里的 JSON 嵌套字段（如 message.content、message.usage.cost）做解析、过滤、聚合很方便，写几条 SPL 就能做工具调用统计、成本归因、敏感模式匹配；
安全与合规能力：支持日志访问审计、RAM 权限管控、敏感数据脱敏与加密存储，满足审计留痕与合规要求；告警可对接钉钉、短信、邮件，便于安全事件及时响应；
日志分析一站式：“采集 → 索引 → 查询 → 仪表盘 → 告警”一条龙，小规模 Agent 日志量不大、按量计费成本低，流量上来也能自动弹性。

全景架构

Cloud Native

▍2.1 数据 Pipeline

▍2.2 数据源对照表

维度	Session 审计日志	应用日志	Metric	Trace
路径	`~/.openclaw/agents/<id>/sessions/*.jsonl`	`/tmp/openclaw/openclaw-YYYY-MM-DD.log`	SLS Metric Store（OTLP 直推）	SLS Trace Store（OTLP 直推）
格式	JSONL（每行一条会话条目）	JSONL（每行一条结构化日志）	指标（Counter/Histogram 等）	Span（调用链）
采集方式	LoongCollector 文件采集	LoongCollector 文件采集	LoongCollector OTLP 转发	LoongCollector OTLP 转发
分析价值	行为审计：还原 Agent 完整行为链	运维观测：系统健康度与错误排查	实时监控：指标大盘、趋势、告警	链路追踪：消息/模型调用链路与耗时
数据量	高（与对话频率成正比）	中（与请求量成正比）	低（聚合指标）	低（采样 Span）

接下来，我们按数据源依次展开：接数据 → 看场景。

行为审计：Session 日志

Cloud Native

Session 日志是 AI Agent 安全审计的核心数据源。它记录了每一轮对话、每一次工具调用、每一笔 Token 消耗——完整还原“Agent 到底做了什么”。

▍3.1 数据格式

每个会话对应一个 .jsonl 文件，每行是一个 JSON 对象，通过 type 字段区分条目类型。以下是一次典型的对话中产生的日志序列（以用户请求读取系统文件为例）：

用户消息

{  "type": "message",  "id": "70f4d0c5",  "parentId": "b5690259",  "message": {    "role": "user",    "content": [{ "type": "text", "text": "帮我读取 /etc/passwd 文件" }]  }}

Assistant 回复（含工具调用）

{  "type": "message",  "id": "3878c644",  "parentId": "70f4d0c5",  "message": {    "role": "assistant",    "content": [    {       "type": "toolCall", "id": "call_d46c7e2b...", "name": "read",       "arguments": { "path": "/etc/passwd" }     }],    "provider": "anthropic",    "model": "claude-4-sonnet",    "usage": { "totalTokens": 2350 },    "stopReason": "toolUse"  }}

工具执行结果

{  "type": "message",  "id": "81fd9eca",  "parentId": "3878c644",  "message": {    "role": "toolResult",    "toolCallId": "call_d46c7e2b...",    "toolName": "read",    "content": [{ "type": "text", "text": "root:x:0:0:root:/root:/bin/bash\n..." }],    "isError": false  }}

Assistant 最终回复（stopReason 为 stop）

{  "type": "message",  "id": "a025ab9e",  "parentId": "81fd9eca",  "message": {    "role": "assistant",    "content": [{ "type": "text", "text": "文件 `/etc/passwd` 的内容如下（节选）：\n\nroot:x:0:0:..." }],    "usage": { "totalTokens": 12741, "cost": { "total": 0.0401 } },    "stopReason": "stop"  }}

从审计视角看，上面这段示例（一轮 user → assistant toolCall → toolResult → assistant stop）已经能回答几个关键问题：谁（user）让 Agent 做了什么（read 工具读 /etc/passwd），Agent 用了哪个模型（claude-4-sonnet），花了多少钱（$0.0401），结果是什么（成功读取了 /etc/passwd 内容）。

▍3.2 接入 SLS

LoongCollector 采集配置

SLS 索引配置

在 SLS 控制台为 session-audit Logstore 配置以下字段索引：

字段路径	类型	安全审计用途
`type`	text	区分 session / message / compaction，过滤出可审计的对话与压缩摘要
`message.role`	text	区分 user / assistant / toolResult，定位谁说了什么、谁调了工具、工具返回内容
`message.content`	text（分词）	用户输入与工具参数/返回的全文，支撑注入检测与敏感数据匹配
`message.provider`、`message.model`	text	模型标识，成本与行为归因、按模型统计
`message.usage.totalTokens`、`message.usage.cost.total`	long / double	用量与成本，异常消耗与会话成本排序
`message.stopReason`	text	取值：`stop`=正常结束，`toolUse`=因要执行工具调用而暂停，下一条通常是 toolResult，`error`/`aborted`/`timeout`=异常结束；筛出 toolUse 配合工具调用审计
`message.toolName`、`message.content`、`message.isError`	text / bool	toolResult 专用：工具名、返回内容（敏感检测）、是否错误
`id`、`parentId`	text	条目与父 ID，构建对话树、按会话还原顺序；session 条的 `id` 即 sessionId，按会话聚合
`timestamp`	text	时间窗口与排序、告警时间范围

▍3.3 审计场景：敏感数据外泄检测

Agent 通过工具读取文件、执行命令后，返回内容会记录在 toolResult 条目中。如果返回内容中包含 API Key、AK、私钥、密码等敏感数据，意味着这些数据已经进入了 Agent 的上下文——可能被模型“记住”并在后续对话中泄露。

type: message and message.role : toolResult   | extend content = cast(json_extract(message, '$.content')  as array<json>)   | project content | unnest   | extend content_type = json_extract_scalar(content, '$.type'), content_text = json_extract_scalar(content, '$.text')   | where content_type = 'text' | project content_text   | where content_text like '%BEGIN RSA PRIVATE KEY%' or content_text like '%password%' or content_text like '%ACCESS_KEY%' or regexp_like(content_text, 'LTAI[a-zA-Z0-9]{12,20}')

▍3.4 审计场景：Skills 调用审计

技能文件（如 SKILL.md）被 read 工具读取时，会在 Assistant 消息的 content 中以 type: "toolCall"、name: "read"、arguments.path 记录。可按路径统计哪些技能被调用、调用次数及最近调用时间，用于合规与使用分析。

type: message and message.role : assistant and message.stopReason : toolUse  | extend content = cast(json_extract(message, '$.content')  as array<json>)   | project content, timestamp | unnest   | extend content_type = json_extract_scalar(content, '$.type'), content_name = json_extract_scalar(content, '$.name'), skill_path = json_extract_scalar(content, '$.arguments.path')   | project-away content   | where content_type = 'toolCall' and content_name = 'read' and skill_path like '%SKILL.md'   | stats cnt = count(*), latest_time = max(timestamp) by skill_path | sort cnt desc

▍3.5 审计场景：高危工具调用监控

OpenClaw 的工具权限体系（Tool Policy Pipeline + Owner-only 封装）已经在运行时做了管控，但可观测层应该独立于运行时防护进行监控——万一策略配置有误，可观测层是最后的发现机会。高危工具的定义按使用场景分为两类。

场景一：Gateway HTTP 默认禁止的工具

通过网关 POST /tools/invoke 调用时，以下工具默认拒绝，因为它们在非交互的 HTTP 面上风险过高或无法正常完成：

工具名	禁止原因
`sessions_spawn`	会话编排：远程拉起 Agent 等价于远程执行（RCE）
`sessions_send`	跨会话注入：向其他会话发送消息，可被滥用做横向移动
`cron`	持久化自动化控制面：可创建/修改/删除定时任务，不适合 HTTP 开放
`gateway`	网关控制面：防止通过 HTTP 重配置网关
`whatsapp_login`	交互式流程：需终端扫码等，在 HTTP 上会挂起无响应

场景二：ACP 必须显式审批的工具

ACP（Automation Control Plane）是自动化入口，以下工具不允许静默通过，必须用户显式批准后再执行：

工具名	说明
`exec`、`spawn`、`shell`	执行命令 / 衍生进程，直接影响主机与安全边界
`sessions_spawn`、`sessions_send`	同上，会话编排与跨会话消息
`gateway`	网关配置变更
`fs_write`、`fs_delete`、`fs_move`	写文件、删文件、移动文件（日志中可能以 `write`/`edit` 等名称出现）
`apply_patch`	应用补丁修改文件

在 Session 日志中监控上述工具（及其在日志中的等价名称）的调用，可发现异常或越权行为；若某工具在 Gateway HTTP 场景下仍被调用成功，则可能存在配置绕过，需排查。

type: message and message.role : assistant and message.stopReason : toolUse  | extend content = cast(json_extract(message, '$.content')  as array<json>)   | project content, timestamp | unnest | extend content_type = json_extract_scalar(content, '$.type'), content_name = json_extract_scalar(content, '$.name'), content_arguments = json_extract(content, '$.arguments')   | project-away content   | where content_type = 'toolCall' and content_name in ('exec', 'write', 'edit', 'gateway', 'whatsapp_login', 'cron', 'sessions_spawn', 'sessions_send', 'spawn', 'shell', 'apply_patch')

▍3.6 审计场景：成本归因

每条 Assistant 消息都携带 usage（含 totalTokens、input、output、cacheRead、cacheWrite）以及 provider、model。按 provider、model 汇总 totalTokens 可回答“用量花在哪了”；若上游提供 usage.cost.total，也可用同样方式按 provider、model 汇总做成本归因。

type: message and message.role : assistant   | stats totalTokens= sum(cast("message.usage.totalTokens" as BIGINT)), inputTokens= sum(cast("message.usage.input" as BIGINT)), outputTokens= sum(cast("message.usage.output" as BIGINT)), cacheReadTokens= sum(cast("message.usage.cacheRead" as BIGINT)), cacheWriteTokens= sum(cast("message.usage.cacheWrite" as BIGINT)) by "message.provider", "message.model"

运维观测：应用日志

Cloud Native

应用日志的角色不同于 Session 日志。Session 日志记录的是 Agent 做了什么（面向审计），应用日志记录的是系统运行状态（面向运维）——Gateway 是否正常启动？Webhook 有没有报错？消息队列是否堆积？

▍4.1 数据格式

OpenClaw Gateway 使用 tslog 库写结构化 JSONL 日志：

{  "0": "{\"subsystem\":\"gateway/channels/telegram\"}",  "1": "webhook processed chatId=123456 duration=2340ms",  "_meta": {    "logLevelName": "INFO",    "date": "2026-02-27T10:00:05.123Z",    "name": "openclaw",    "path": {      "filePath": "src/telegram/webhook.ts",      "fileLine": "142"    }  },  "time": "2026-02-27T10:00:05.123Z"}

关键字段：

_meta.logLevelName：日志级别（TRACE / DEBUG / INFO / WARN / ERROR / FATAL）；
_meta.path：源码文件路径和行号，用于精确定位；
数字键 "0"：JSON 格式的 bindings，通常含 subsystem（如 gateway/channels/telegram）；
数字键 "1" 及后续：日志消息文本。

日志文件按天滚动（openclaw-YYYY-MM-DD.log），24 小时自动清理，单文件上限 500 MB。

▍4.2 接入 SLS

索引建议对 _meta.logLevelName、_meta.date、_meta.path.filePath、"0"（subsystem bindings）、"1"（消息文本）建立字段索引。

▍4.3 按子系统的错误大盘

应用日志以异常级别（WARN、ERROR、FATAL）和子系统为维度做聚合，可方便看出哪类异常集中在哪个组件。

_meta.logLevelName: ERROR or _meta.logLevelName: WARN or _meta.logLevelName: FATAL  | project subsystem = "0.subsystem", loglevel = "_meta.logLevelName"   | stats cnt = count(1) by loglevel, subsystem   | sort loglevel

▍4.4 典型安全审计场景与日志样例

场景一：WebSocket 未授权连接（unauthorized）

安全审计价值：WebSocket 连接在鉴权阶段被拒绝时会打 WARN，便于发现 token 错误、过期或伪造导致的未授权访问。审计时关注：subsystem: gateway/ws 表示来自 WS 层；消息正文中 conn= 为连接 ID，remote= 为客户端 IP，client= 为客户端标识（如 openclaw-control-ui、webchat），reason=token_mismatch 表示 token 不匹配（过期、错误或伪造）。同一 remote 在短时间大量 unauthorized 且 reason 为 token_mismatch，可能为撞库或盗用尝试；若 client 为已知合法客户端而仍频繁失败，则多为配置或 token 轮换问题，需从运维侧排查。

{  "0": "{\"subsystem\":\"gateway/ws\"}",  "1": "unauthorized conn=e32bf86b-c365-4669-a496-5a0be1b91694 remote=127.0.0.1 client=openclaw-control-ui webchat vdev reason=token_mismatch",  "_meta": { "logLevelName": "WARN", "date": "2026-02-27T07:46:20.727Z" },  "time": "2026-02-27T07:46:20.728Z"}

场景二：HTTP 工具调用被拒或执行失败

安全审计价值：POST /tools/invoke 的失败/告警日志可发现谁在尝试执行被禁止的高危工具、或执行时触发的权限/沙箱异常。审计时关注：subsystem: tools-invoke 可快速筛出此类事件；消息正文中的异常类型（如 EACCES、ENOENT、路径）可区分“越权访问敏感路径”与“配置/路径错误”。例如下例中 "open '/etc/shadow'" 明确指向尝试读敏感文件，需结合 Session 日志定位调用方。

{  "0": "{\"subsystem\":\"tools-invoke\"}",  "1": "tool execution failed: Error: EACCES: permission denied, open '/etc/shadow'",  "_meta": { "logLevelName": "WARN", "date": "2026-02-27T10:00:07.000Z" },  "time": "2026-02-27T10:00:07.000Z"}

场景三：连接/请求处理失败

安全审计价值：连接重置、解析错误等可暴露异常客户端行为、畸形请求或中间人干扰。审计时关注：subsystem: gateway 表示来自网关核心（WS/请求处理）；消息正文区分两类——“request handler failed: Connection reset by peer”多为对端断开或网络中断，可按时间 /conn 看是否集中爆发（疑似扫描或 DoS）；“parse/handle error: Invalid JSON”表示请求体非法，可能是恶意构造的畸形包或兼容性问题，同一来源短时间大量出现时应优先排查攻击或异常客户端。

{  "0": "{\"subsystem\":\"gateway\"}",  "1": "request handler failed: Connection reset by peer",  "_meta": { "logLevelName": "ERROR", "date": "2026-02-27T10:00:08.000Z" },  "time": "2026-02-27T10:00:08.000Z"}

{  "0": "{\"subsystem\":\"gateway\"}",  "1": "parse/handle error: Invalid JSON",  "_meta": { "logLevelName": "ERROR", "date": "2026-02-27T10:00:08.100Z" },  "time": "2026-02-27T10:00:08.100Z"}

场景四：安全审计类（设备访问升级等）

安全审计价值：设备配对与权限升级会留下“谁、从何角色/权限、升级到何角色/权限、来自哪 IP、何种认证方式”的审计迹。审计时重点看消息正文中的结构化字段：reason=role-upgrade 表示因角色提升触发；device= 为设备 ID；ip= 为客户端 IP，可用于与已知管理 IP 比对；roleFrom=[] roleTo=owner 表示从无角色升为 owner，属高敏感操作；auth=token 表示本次认证方式。同一 IP 或同一 device 在非工作时间频繁升级、或 roleTo 为 owner 的条目异常增多，应优先排查是否越权或账号盗用。

{  "0": "{\"subsystem\":\"gateway\"}",  "1": "security audit: device access upgrade requested reason=role-upgrade device=abc-123 ip=192.168.1.1 auth=token roleFrom=[ ] roleTo=owner scopesFrom=[ ] scopesTo=[...] client=control conn=conn-1",  "_meta": { "logLevelName": "WARN", "date": "2026-02-27T10:00:09.000Z" },  "time": "2026-02-27T10:00:09.000Z"}

场景五：FATAL 与核心异常

安全审计价值：FATAL 表示核心功能不可用，可能由配置被篡改、依赖失效或严重运行时错误导致，需立即排查是否与入侵或误配置相关。审计时：在错误大盘中筛选 _meta.logLevelName = 'FATAL'，结合 subsystem 与 "1" 的消息正文定位到具体组件与错误原因；若 FATAL 伴随“bind”、“config”、“listen”等关键词，需优先排查暴露面与配置一致性。建议配置实时告警（如每分钟、cnt > 0 推送钉钉/短信），确保第一时间响应。

实时监控与告警：OTEL 遥测

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Session 日志和应用日志以事件与审计迹为主，适合按条件检索与事后归因。从可观测体系看，若要掌握聚合指标、趋势与请求链路（如成本/用量趋势、会话健康度、单次请求的耗时与依赖），需要借助 OTEL 的 Metrics（计数器、直方图、仪表盘）与 Traces（分布式链路、延迟与调用关系），与日志一起构成“日志 + 指标 + 链路”的完整可观测能力。

▍5.1 接入 SLS

OpenClaw 内置了 diagnostics-otel 插件（v26.2.19 以上版本），支持通过 OTLP/HTTP (Protobuf) 协议导出 Metrics、Traces 和 Logs。

启用插件

执行命令 openclaw plugins enable diagnostics-otel 启动插件，通过 openclaw plugins list 命令查看插件状态，预期状态为 loaded。

配置 ~/.openclaw/openclaw.json

{  "plugins": {    "allow": ["diagnostics-otel"],    "entries": {      "diagnostics-otel": { "enabled": true }    }  },  "diagnostics": {    "enabled": true,    "otel": {      "enabled": true,      "endpoint": "https://127.0.0.1:4318",      "protocol": "http/protobuf",      "serviceName": "openclaw-gateway",      "traces": true,      "metrics": true,      "logs": true,      "sampleRate": 1,      "flushIntervalMs": 60000    }  }}

创建采集配置

在 SLS 控制台创建 logstore: otlp-logs、otlp-traces；metricstore: otlp-metrics，及相应的采集配置。

{    "aggregators": [        {            "detail": {},            "type": "aggregator_opentelemetry"        }    ],    "inputs": [        {            "detail": {                "Protocals": {                    "HTTP": {                        "Endpoint": "127.0.0.1:4318",                        "ReadTimeoutSec": 10,                        "ShutdownTimeoutSec": 5,                        "MaxRecvMsgSizeMiB": 64                    },                    "GRPC": {                        "MaxConcurrentStreams": 100,                        "Endpoint": "127.0.0.1:4317",                        "ReadBufferSize": 1024,                        "MaxRecvMsgSizeMiB": 64,                        "WriteBufferSize": 1024                    }                }            },            "type": "service_otlp"        }    ]}

▍5.2 导出了什么数据

为回答“用量与成本”、“入口稳定性”、“队列与会话健康”等观测需求，OpenClaw 通过 OTEL 导出 Metrics 与 Traces。以下按需求分类给出整体说明与详情表（指标名、类型、作用）。

成本与用量指标

与 LLM 调用成本直接相关，是费用管控的核心。通过监控 token 消耗、估算费用、运行耗时和上下文占用，可掌握每次模型调用的成本，发现配置不当或使用低效导致的浪费。

指标名	类型	作用
`openclaw.tokens`	Counter	模型处理时消耗的 token 数量，区分输入/输出
`openclaw.cost.usd`	Counter	按 token 用量估算的费用（美元），实时掌握开支
`openclaw.run.duration_ms`	Histogram	单次任务从开始到结束的耗时，反映整体响应速度
`openclaw.context.tokens`	Histogram	当前对话或任务占用的上下文 token 数量

openclaw.cost.usd 仅在上游 model.usage 事件提供 costUsd 时才会产生数据。

Webhook 处理指标

Webhook 是 OpenClaw 与外部系统交互的重要入口。监控收到的请求量、错误次数和处理耗时，可及时发现外部调用异常，保障对接稳定。

指标名	类型	作用
`openclaw.webhook.received`	Counter	收到的 Webhook 请求总量，反映请求压力
`openclaw.webhook.error`	Counter	处理 Webhook 时出错的次数
`openclaw.webhook.duration_ms`	Histogram	处理单次 Webhook 请求的耗时（毫秒）

消息队列指标

消息队列是任务处理的中转站。关注入队/出队数量、队列深度和等待时间，可判断系统是否拥堵、任务是否积压，便于调整资源或排查瓶颈。

指标名	类型	作用
`openclaw.message.queued`	Counter	进入待处理队列的消息总量，反映请求压力
`openclaw.message.processed`	Counter	消息处理完成次数，按成功/失败等结果分类
`openclaw.message.duration_ms`	Histogram	处理单条消息的耗时（毫秒）
`openclaw.queue.depth`	Histogram	入队或出队时队列中堆积的消息数量
`openclaw.queue.wait_ms`	Histogram	消息执行前的队列等待时间
`openclaw.queue.lane.enqueue`	Counter	命令队列通道入队次数
`openclaw.queue.lane.dequeue`	Counter	命令队列通道出队次数

会话管理指标

会话状态变化与卡住会话数量反映交互健康度。监控卡住、重试等指标可快速发现陷入死循环或异常状态的对话，提升可观测与排障效率。

指标名	类型	作用
`openclaw.session.state`	Counter	会话状态转换
`openclaw.session.stuck`	Counter	处理过程中卡住、无进展的会话数量
`openclaw.session.stuck_age_ms`	Histogram	卡住会话已持续的时间（毫秒）
`openclaw.run.attempt`	Counter	任务执行重试次数，帮助发现不稳定环节

Trace Span

指标名	类型	作用
`openclaw.model.usage`	Span	每次模型调用，含 provider/model/sessionKey/tokens
`openclaw.webhook.processed`	Span	Webhook 处理完成，含 channel/chatId
`openclaw.message.processed`	Span	消息处理完成，含 channel/outcome/sessionKey
`openclaw.session.stuck`	Span	检测到卡死会话，含 state/ageMs/queueDepth

▍5.3 数据价值分析

场景：用量与成本分布

回答：用量与钱主要花在哪些模型、哪些 Provider？近期 Token 消耗趋势是否正常、有无突然飙升？按模型或 Provider 的累计用量如何排名？Token 增速异常时，可结合 Session 日志做进一步分析。

# Token 消耗增速（可设告警：如超过 N tokens/min）sum(rate(openclaw_tokens[10m]))# Token 消耗趋势（按模型）sum(rate(openclaw_tokens[5m])) by (openclaw_model)# 累计 Token（按 Provider）sum(openclaw_tokens) by (openclaw_provider)

场景：会话卡死与执行过长

回答：当前是否存在卡死、无进展的会话？卡死发生的频率与时段如何？单次 Agent 执行耗时（P95/P99）是否超过预期、是否有长尾？

# 卡死会话（告警：> 0）sum(rate(openclaw_session_stuck[5m]))# 执行耗时 P95（告警：如 > 5 分钟）histogram_quantile(0.95, sum(rate(openclaw_run_duration_ms_bucket[5m])) by (le))

场景：Webhook 错误率与处理延迟

回答：各通道 Webhook 的请求量与错误次数如何、错误率是否在可接受范围？单次 Webhook 处理耗时与 Agent 执行耗时的分位数（P95/P99）是否恶化？按通道或按模型的延迟分布有何差异？错误率或延迟异常时，可结合应用日志按 Webhook 子系统查具体错误。

# Webhook 错误率（告警：如 > 5%）sum(rate(openclaw_webhook_error[5m])) / sum(rate(openclaw_webhook_received[5m]))# 执行耗时 P99（按模型）histogram_quantile(0.99, sum(rate(openclaw_run_duration_ms_bucket[5m])) by (le, openclaw_model))# Webhook 处理耗时 P95（按通道）histogram_quantile(0.95, sum(rate(openclaw_webhook_duration_ms_bucket[5m])) by (le, openclaw_channel))

场景：队列积压与等待时间

回答：各队列通道（lane）的深度与入队/出队速率是否健康？任务在队列中的等待时间（P95/P99）是否拉长、是否存在积压趋势？哪些 lane 最容易出现拥堵？便于在用户体感变差前发现瓶颈并调整资源。

# 队列深度（按 lane）histogram_quantile(0.95, sum(rate(openclaw_queue_depth_bucket[5m])) by (le, openclaw_lane))# 队列等待时间 P95（按 lane）histogram_quantile(0.95, sum(rate(openclaw_queue_wait_ms_bucket[5m])) by (le, openclaw_lane))

多源联动：复合排查流程

Cloud Native

前面分别展示了每条数据 Pipeline 的独立价值。但真正体现“让 Agent 受控运行”的，是多种可观测数据 Pipeline 协同工作的能力。

这个流程的关键在于每条数据 Pipeline 回答不同层次的问题，缺一不可：

只有 OTEL 没有 Session 日志：知道成本在飙升，但不知道是谁、干了什么；
只有 Session 日志没有 OTEL：能审计行为但无法从整体感知状态；
只有应用日志：能看到系统错误但不知道 Agent 的业务行为。

总结

Cloud Native

回答“你的 OpenClaw 真的在受控运行吗？”需要同时回答四件事：谁在触发调用、花了多少钱、做了哪些操作（尤其是高危工具）、行为是否可追溯、可审计。单靠运行时防护（工具策略、循环检测等）不足以声称受控；必须建立持续可观测体系，用数据回答上述问题。

本文基于阿里云 SLS，将 OpenClaw 的三类可观测数据——Session 审计日志、应用日志、OTEL 指标与链路——统一汇入 SLS，形成“日志 + 指标 + 链路”的完整能力：Session 日志回答“Agent 做了什么、花了多少”；应用日志回答“系统哪里异常”；OTEL 回答“当前状态与耗时”。通过 LoongCollector 文件采集与 OTLP 直推，实现采集、索引、查询、仪表盘与告警的一站式闭环，并利用 SLS 的审计、权限与脱敏能力满足合规要求。

实践中，三条数据 Pipeline 应协同使用：由 OTEL 告警发现异常，用应用日志缩小范围、定位子系统与会话，再用 Session 日志还原完整行为链并采取响应措施。只有三源联动，才能从“有异常”到“哪里出了问题”再到“Agent 具体做了什么”形成可查证的审计与运维闭环，真正让 Agent 在受控下运行。

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