Mac mini M4 部署 OpenClaw + Ollama 本地大模型接入飞书机器人
随着 Mac mini M4 的发布，16GB 统一内存成为了本地跑 AI Agent 的绝佳土壤。本文将记录如何利用 OpenClaw 框架，配合 Ollama 运行的 Qwen 2.5 系列模型，通过 WebSocket 长连接接入飞书，实现一个完全私有化、极速响应的个人助理。
一、核心环境准备
硬件：Apple Mac mini M4 (16GB RAM)
系统：macOS Sequoia
模型后端：Ollama (运行 Qwen 2.5-7B)
Agent 框架：OpenClaw (v2026.3.2)
Node 版本：v24.14.0 (通过 nvm 管理)
二、环境初始化与避坑指南
在 Mac 终端部署时，首要解决的是权限与路径问题。这里整理了一些常用操作和修复方案。
1. 终端基础操作
Control + C：强制停止当前运行的命令（如安装卡死时）。sudo：以管理员身份运行。若遇到权限不足，在指令前加sudo即可。
2. Node.js 环境修复
若遇到 zsh: command not found: openclaw，通常说明 NVM 路径未加载到当前 Shell 会话中。
临时加载环境
source ~/.nvm/nvm.sh && nvm use 24
永久写入配置
为避免每次打开终端都需手动 source，建议将配置写入 ~/.zshrc：
echo 'export NVM_DIR="$HOME/.nvm"\n[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \.$ "NVM_DIR/nvm.sh"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc
三、模型选择：M4 性能调优
针对 16GB 内存，我测试了不同参数量的模型表现：
- Qwen 2.5-14B：逻辑极强，但占用约 9GB 显存，响应稍慢。
- DeepSeek-R1-8B：推理能力卓越，但对 OpenClaw 的 Tools (函数调用) 兼容性一般。
- Qwen 2.5-7B (推荐)：秒回速度，完美支持自动化工具协议，是 M4 下的最佳平衡点。
安装命令：
ollama run qwen2.5:7b
四、OpenClaw 配置详解
手动编辑 ~/.openclaw/openclaw.json 是解决配置报错的最快方式。以下是关键配置项说明：
baseUrl：必须指向http://127.0.0.1。appSecret：飞书后台的真实密钥（非 cli_ 开头）。tools.profile：设置为minimal或none以减少小模型工具调用的报错。
最终稳定版配置参考：
