Mac mini M4 本地部署 OpenClaw 与 Ollama 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。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，可以实现一个完全私有化、极速响应的个人助理。
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
Node 版本：v24.x (通过 nvm 管理)
在 Mac 终端部署时，首要解决的是权限与路径问题。遇到 zsh: command not found: openclaw 这类报错，通常是因为 NVM 路径未加载。
临时加载环境可执行：
source ~/.nvm/nvm.sh && nvm use 24
若需永久生效，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
安装过程中如果卡死，记得使用 Control + C 强制停止，必要时加 sudo 提升权限。
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。
安装命令很简单：
ollama run qwen2.5:7b
OpenClaw 配置详解
手动编辑 ~/.openclaw/openclaw.json 是解决配置报错的最快方式。关键配置项说明如下：
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：
{
"models": {
"providers": {
"custom-127-0-0-1-11434"
