Openclaw配置ollama本地模型教学

OpenClaw（前身为 Clawdbot）是一款开源的自主智能体（Autonomous Agent）框架，其核心价值在于通过本地网关（Gateway）将通讯软件与 AI 模型相连。配合 Ollama 运行，可实现 100% 的本地推理，在保障数据隐私的前提下，赋予 AI 操控本地系统及应用的能力。

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本文大纲

• 🦙 Ollama 环境预检：拉取适配 Agent 任务的高性能本地模型

• 📦 OpenClaw 核心安装：快速部署网关与 CLI 交互环境

• ⚙️ 本地提供商配置：建立 OpenClaw 与本地模型的通信链路

• 🚦 服务启动与校验：联通测试与自动化任务的初步运行

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1. Ollama 环境预检 🦙

在配置 OpenClaw 之前，必须确保本地模型具备较强的指令遵循及**工具调用（Tool Use）**能力。

• 模型选择：建议使用上下文窗口在 64k 以上的模型。推荐 qwen3-coder 或 glm-4.7。

• 拉取模型：在终端执行以下命令：

  ollama pull qwen3-coder:7b

• 端口验证：确保 Ollama 服务在默认端口 11434 运行。

• 变量关系：模型的智力（参数量）直接影响 Agent 在执行复杂 Shell 指令时的逻辑正确率。

2. OpenClaw 核心安装 📦

OpenClaw 的安装现已简化为一键式脚本。

• 执行安装：

• 环境初始化：安装完成后运行 openclaw onboard。此过程会引导你选择通讯频道（如 Telegram 或 Discord）并生成本地配置文件。

• 关键位置：配置文件默认存储在 ~/.openclaw/config.yaml 或 openclaw.json 中。

3. 本地提供商配置 ⚙️

这是打通两者连接的关键步骤，旨在让 OpenClaw 的网关（Gateway）识别到本地运行的 Ollama。

• 自动识别（2026 新特性）：

  在启动终端设置环境变量，OpenClaw 会自动检测本地 Ollama 实例：

  export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"

• 手动配置路径：

  若需手动指定，可在配置文件中修改 models.providers 模块：

  JSON

   

  "ollama": {
    "endpoint": "http://127.0.0.1:11434",
    "models": ["qwen3-coder:7b"],
    "api": "openai-chat"
  }
  

• 技术说明：必须将 api 类型设为 openai-chat，因为 OpenClaw 依赖该接口协议进行复杂的 Tool Call 解析。

4. 服务启动与校验 🚦

完成配置后，即可启动网关并观察日志输出。

• 启动命令：

  ollama launch openclaw

• 状态检查：

  网关启动后会占用 18789 端口。访问 http://localhost:18789/status 确认 model_provider 是否已正确显示为 ollama。

• 联通性测试：

  在已绑定的通讯软件中发送 Hello, list files in my Desktop。如果 Agent 能成功调用本地 Shell 并返回文件列表，说明链路已完全闭环。

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总结

OpenClaw 与 Ollama 的集成实现了“私有大脑+本地手脚”的协作模式。 通过配置环境变量 OLLAMA_API_KEY 或修改本地 JSON 配置文件，可将 OpenClaw 的推理请求定向至 11434 端口。配置的核心脆弱点在于模型的工具调用能力，建议优先使用针对 Codegen 优化的模型版本。

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