openclaw使用本地llama.cpp

llama.cpp兼容openapi接口,自然可以作为openclaw的后端。
添加自定义provider同前:为openclaw增加自定义provider
反复修改,总是不能得到正确的model状态。

{"meta":{"lastTouchedVersion":"2026.2.3-1", "lastTouchedAt":"2026-02-05T12:16:30.399Z"}, "wizard":{"lastRunAt":"2026-01-30T12:20:58.674Z", "lastRunVersion":"2026.1.29", "lastRunCommand":"onboard", "lastRunMode":"local"}, "models":{"mode":"merge", "providers":{"llamacpp":{"baseUrl":"http://192.168.1.182:8087/v1", "apiKey":"no need key", "api":"openai-completions", "models":[{"id":"Qwen3-8B-Q6_K", "name":"Qwen3", "api":"openai-completions", "reasoning": true, "input":["text"], "cost":{"input":0, "output":0, "cacheRead":0, "cacheWrite":0}, "contextWindow":262144, "maxTokens":32000}]}}}, "agents":{"defaults":{"model":{"primary":"llamacpp/Qwen3-8B-Q6_K"}, "models":{"llamacpp/Qwen3-8B-Q6_K":{"alias":"Qwen3"}}, "maxConcurrent":4, "subagents":{"maxConcurrent":8}}}, "messages":{"ackReactionScope":"group-mentions"}, "commands":{"native":"auto", "nativeSkills":"auto"}, "gateway":{"port":18789, "mode":"local", "bind":"loopback", "auth":{"mode":"token", "token":"a08c51975f90e3afa566f4af1de977a70b6e9630909cc8c0", "password":"a08c51975f90e3afa566f4af1de977a70b6e9630909cc8c0"}, "tailscale":{"mode":"off", "resetOnExit":false}}, "skills":{"install":{"nodeManager":"npm"}}}

注意C:\Users\yusp7.openclaw\agents\main\agent\models.json,要与config\models\provider里一致,内容不能有重复provider名的:

{"providers":{"llamacpp":{"baseUrl":"http://192.168.1.182:8087/v1", "apiKey":"no need key", "api":"openai-completions", "models":[{"id":"Qwen3-8B-Q6_K", "name":"Qwen3", "api":"openai-completions", "reasoning": true, "input":["text"], "cost":{"input":0, "output":0, "cacheRead":0, "cacheWrite":0}, "contextWindow":262144, "maxTokens":32000}]}}}
在这里插入图片描述


但是,为什么返回的对话不对?

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凌晨两点的顿悟:AI不是魔法,是工具 上周三凌晨两点,我坐在书房里揉着发涨的太阳穴——创业团队的产品刚上2.0版本,客户反馈的Bug堆了满满一屏幕。女儿的乐高积木还散在客厅地板上,老父亲的呼噜声从隔壁房间传来,而我面前的电脑屏幕上,一个红色的错误提示正在闪烁。 「要是有个AI能帮我自动定位Bug就好了。」我对着空气吐槽,顺手又灌了一口冰咖啡。 三个月前,我也是这么想的。那时候AI Agent的概念正火,我在各种技术大会上听了无数次「Agent将颠覆软件开发」的演讲。回到公司后,我拍着胸脯跟团队说:「咱们也搞个AI Agent,让它帮我们写代码、测Bug、甚至做需求分析!」 现在想来,当时的自己简直像个刚毕业的愣头青——热情有余,务实不足。 从「大而全」到「小而美」:我的Agent落地三步走 落地流程可视化 遇到问题 遇到问题 遇到问题 接入错误日志系统 懂代码库结构 全能Agent幻想 系统启动慢 代码质量差 功能臆想 反思与调整 找到最小可用场景

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