Mac mini M4 部署 OpenClaw + Ollama 本地大模型接入飞书机器人

前言

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、避坑指南：环境初始化在 Mac 终端部署时，首要解决的是权限与路径问题。

1. 终端常用快捷键

• 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，说明 NVM 路径未加载。

临时加载环境

source ~/.nvm/nvm.sh && nvm use 24 

永久写入配置

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：

1. Qwen 2.5-14B：逻辑极强，但占用约 9GB 显存，响应稍慢。
2. DeepSeek-R1-8B：推理能力卓越，但对 OpenClaw 的 Tools (函数调用) 兼容性一般。
3. 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 配置手术 (JSON 详解)

手动编辑 ~/.openclaw/openclaw.json 是解决配置报错的最快方式。 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。

[图：配置界面]

最终稳定版配置参考：

{
  "models": {
    "providers"