OpenClaw 配置本地 Ollama 模型指南：打造离线个人 AI 助理

OpenClaw 是一个强大的本地 AI 代理框架，能够帮你清理收件箱、管理日历、处理文件并执行复杂任务。配合 Ollama 运行本地模型（如 Qwen、Llama 等），即可实现零费用、零网络依赖且全隐私保护的智能体体验。虽然官方提供了一键启动方式，但为了深度自定义本地模型、解决上下文窗口限制及安装特定技能，手动配置往往更为灵活。

环境准备

硬件建议

GPU: NVIDIA RTX 4060 及以上（8GB+ 显存），Apple Silicon M2/M3/M4 亦佳。
内存: 16GB 起步，32GB 更流畅。
磁盘: 预留 20GB+ 空间。
CPU: 至少 8 核。

软件要求

Ollama: 0.17 或更高版本。
Node.js: 18+ 版本（用于 npm 安装）。
系统: Windows 建议使用 PowerShell 管理员模式，macOS/Linux 使用终端。

检查环境命令：

node --version
npm --version
ollama --version

安装 Ollama 与模型

首先安装 Ollama 服务。Windows 用户可直接下载安装器，macOS/Linux 执行以下脚本：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

拉取推荐模型（建议先用 7B-14B 量化版测试）：

ollama pull qwen2.5:7b
ollama pull glm-4.7-flash
ollama pull llama3.3:8b

若需扩展上下文窗口（OpenClaw 通常需 ≥16k tokens），可通过 Modelfile 创建大上下文模型：

# Windows (PowerShell)
@" FROM qwen2.5:7b PARAMETER num_ctx 32768 "@ | Out-File -Encoding ascii Modelfile
ollama create qwen2.5:7b-32k -f Modelfile

验证模型列表：

ollama list

安装 OpenClaw

推荐使用官方一键法：

ollama launch openclaw

该命令会自动检查环境、安装 OpenClaw 并启动 TUI 界面。如需指定模型，可添加参数：

ollama launch openclaw --model qwen2.5:7b-32k

手动安装方式：

npm install -g openclaw@latest
openclaw --version

连接本地模型配置

这是最关键的一步。OpenClaw 基于 OpenAI 兼容协议设计，即使使用本地 Ollama，也需配置正确的鉴权信息。

配置向导（推荐）

运行以下命令进入配置流程：

openclaw onboard

按提示选择：

Model/auth provider: Custom Provider
API Base URL: http://127.0.0.1:11434/v1
API Key: ollama-local（新版强制要求）
Endpoint compatibility: OpenAI-compatible
Model ID: 你创建的模型名（如 qwen2.5:7b-32k）

手动编辑配置文件

配置文件路径：

Windows: C:\Users\用户名\.openclaw\openclaw.json
macOS/Linux: ~/.openclaw/openclaw.json

Auth 配置说明 由于协议兼容性要求，必须提供规范的 auth 对象。官方推荐使用固定标识 "apiKey": "ollama-local"。

完整配置示例：

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
        "auth": {
          "type": "api_key",
          "apiKey": "ollama-local"
        },
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen2.5:7b-32k",
            "name": "Qwen2.5 7B 32K (本地)",
            "reasoning": true,
            "input": ["text"],
            "cost": { "input": 0, "output": 0 },
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 32768
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": { "primary": "ollama/qwen2.5:7b-32k" }
    }
  }
}

保存后重启 TUI：

openclaw tui

启动与测试

启动 TUI 界面：

openclaw tui

看到 Wake up, my friend! 即表示成功。同时可访问配置的 Web UI 地址进行图形化操作。

集成渠道与技能

消息应用集成

openclaw configure --section channels

支持 Telegram、WhatsApp 等。以 Telegram 为例，需在 @BotFather 获取 Token 和 Chat ID 后填入。

安装技能

npx clawhub install clawhub
npx clawhub install filesystem-mcp
npx clawhub install github
npx clawhub install weather

安装完成后重启 TUI 或在聊天中指令调用。

常见问题排查

Authentication failed: 检查 auth.apiKey 是否为 ollama-local，确保 type 为 api_key。
Context window too small: 修改配置文件中的 contextWindow 和 maxTokens 为 32768。
Verification failed: 确认 Ollama 服务运行中，Base URL 包含 /v1。
响应慢: 尝试切换小模型（7B），或检查 GPU 驱动状态。

结语

完成上述配置后，你已拥有一个完全离线、功能完备的个人 AI 助理。通过调整模型与技能组合，可覆盖办公自动化、编程辅助等多种场景。