OpenClaw-使用本地Ollamam模型(opencalw config+ ollama launch)

二、配置 OpenClaw 使用本地 Ollama(交互向导方式)

1、前置验证

shell 复制代码
# 检查 Ollama 是否已运行并列出本地模型
ollama list
  • 执行结果
shell 复制代码
D:\software\ollama\install>ollama list
NAME             ID              SIZE      MODIFIED
gemma4:latest    c6eb396dbd59    9.6 GB    3 hours ago

D:\software\ollama\install>

如果 Ollama 不在 PATH 中但确认已在运行,也可以跳过此步直接继续。

2、通过 openclaw config 配置 Ollama(推荐)

shell 复制代码
openclaw config

执行后进入交互式配置向导,按以下步骤操作:

步骤 1:选择 Gateway 运行位置

界面提示:

shell 复制代码
*  Where will the Gateway run?
|  > Local (this machine)
|    Remote (info-only)

选项说明:

选项 说明
Local (this machine) Gateway 运行在本机
Remote (info-only) Gateway 运行在远程服务器,此处仅查看信息

建议 :选择 Local (this machine)


步骤 2:选择要配置的项目

界面提示:

shell 复制代码
*  What do you want to configure?
|    Workspace
|    Model
|    Web tools
|    Gateway
|    Daemon
|    Channels
|    Plugins
|    Skills
|    Health check
|  > Skip for now

选项说明:

选项 说明
Workspace 设置工作目录和会话路径
Model 配置模型提供方和默认模型
Web tools 配置网络搜索工具
Gateway 配置网关参数(端口、绑定地址等)
Daemon 配置后台守护进程
Channels 配置通信渠道(微信、飞书等)
Plugins 管理插件
Skills 配置 AI 技能
Health check 运行健康检查
Skip for now / Done 跳过或完成配置

建议 :选择 Model,配置 Ollama 模型


步骤 3:选择模型提供方

界面提示:

shell 复制代码
*  Model/auth provider
|    OpenAI
|    Anthropic
|    xAI (Grok)
|    Google
|    OpenRouter
|  > More...
|    Skip for now

点击 More... 展开完整列表,找到并选择 Ollama:

shell 复制代码
*  Model/auth provider
|  Search:
|    ...
|    NVIDIA
|  > Ollama (Cloud and local open models)
|    OpenCode
|    Qianfan
|    ...
|  ↑/↓ to select • Enter: confirm • Type: to search

建议 :输入 ollama 快速搜索定位,或上下键滚动到 Ollama (Cloud and local open models) 选中


步骤 4:选择 Ollama 认证方式

界面提示:

shell 复制代码
*  Ollama auth method
|  > Ollama (Cloud and local open models)
|    Ollama Cloud
|    Back

选项说明:

选项 说明
Ollama 本地自建 Ollama 服务,无需认证
Ollama Cloud Ollama 云端服务,需要认证
Back 返回上一步

建议 :选择第一个 Ollama (Cloud and local open models)


步骤 5:选择 Ollama 运行模式

界面提示:

shell 复制代码
*  Ollama mode
|    Cloud + Local
|    Cloud only
|  > Local only (Local models only)

选项说明:

选项 说明
Cloud + Local 同时使用云端和本地模型
Cloud only 仅使用云端模型
Local only 仅使用本地已下载的模型

建议 :选择 Local only(仅使用本地模型)


步骤 6:确认 Ollama 地址

界面提示:

shell 复制代码
*  Ollama base URL
|  http://127.0.0.1:11434█

此处会自动检测到本地 Ollama 的默认地址和端口,直接回车即可。如果修改过 Ollama 端口,请手动输入正确地址。


步骤 7:选择本地可用模型

界面提示:

shell 复制代码
*  Models in /model picker (multi-select)
|  Search: _
|  [ ] ollama/gemma4:latest (ctx 128k · reasoning)
|  ↑/↓ to navigate • Tab: select • Enter: confirm • Type: to search

此处会自动检测本地 Ollama 已下载的模型列表,按 Tab 键选中需要的模型,然后按 Enter 确认。支持多选。

选中后显示:

shell 复制代码
o  Models in /model picker (multi-select)
|  1 items selected
Updated config: $OPENCLAW_HOME\config\openclaw.json
  Backup: $OPENCLAW_HOME\config\openclaw.json.bak

步骤 8:完成配置

模型配置完成后,会回到配置菜单,选择 Done 完成:

shell 复制代码
*  What do you want to configure?
|  > Workspace (Set workspace + sessions)
|    Model
|    Web tools
|    Gateway
|    Daemon
|    Channels
|    Plugins
|    Skills
|    Health check
|    Done

如需同时配置 Workspace 等其他项,可在此继续选择;否则选择 Done 退出。

完成后输出:

shell 复制代码
o  Control UI ---------------------------------------------------+
|                                                                |
|  Web UI: http://127.0.0.1:18789/                               |
|  Gateway WS: ws://127.0.0.1:18789                              |
|  Docs: https://docs.openclaw.ai/web/control-ui                 |
|                                                                |
+----------------------------------------------------------------+
|
---  Configuration updated.

3、完整配置过程实录

以下是实际执行 openclaw config 配置 Ollama 的终端输出全过程,每一步均已在上方章节中说明,可对照参考。

shell 复制代码
D:\software\ollama\install>openclaw config
|
o

OpenClaw 2026.6.8 (844f405) --- I'll refactor your busywork like it owes me money.

T  OpenClaw configure
|
o  Existing config detected ---------------+
|                                          |
|  Workspace: $OPENCLAW_HOME\workspace     |
|  Model: volcengine-plan/ark-code-latest  |
|  Gateway: local via loopback on :18789   |
|                                          |
+------------------------------------------+
|
o  Where will the Gateway run?
|  Local (this machine)
|
o  What do you want to configure?
|  Model
|
o  Model/auth provider
|  More...
|
o  Model/auth provider
|  Ollama
|
o  Ollama auth method
|  Ollama
|
o  Ollama mode
|  Local only
|
o  Ollama base URL
|  http://127.0.0.1:11434
|
|
o  Models in /model picker (multi-select)
|  1 items selected
Updated config: $OPENCLAW_HOME\config\openclaw.json
  Backup: $OPENCLAW_HOME\config\openclaw.json.bak
|
o  What do you want to configure?
|  Workspace
|
o  Workspace directory
|  D:\software\openclaw\workspace
Workspace OK: $OPENCLAW_HOME\workspace
Sessions OK: $OPENCLAW_HOME\state\agents\main\sessions
Updated config: $OPENCLAW_HOME\config\openclaw.json
  Backup: $OPENCLAW_HOME\config\openclaw.json.bak
|
o  What do you want to configure?
|  Done
|
o  Control UI ---------------------------------------------------+
|                                                                |
|  Web UI: http://127.0.0.1:18789/                               |
|  Gateway WS: ws://127.0.0.1:18789                              |
|  Gateway: not detected (connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:18789)  |
|  Docs: https://docs.openclaw.ai/web/control-ui                 |
|                                                                |
+----------------------------------------------------------------+
|
---  Configuration updated.

4、模型切换与管理

配置完 Ollama 后,可随时在本地和云端模型间切换:

shell 复制代码
# 查看所有已配置模型
openclaw models list --all

# 查看当前默认模型
openclaw models current

# 切换到 Ollama 本地模型
openclaw models set ollama/gemma4:latest

# 切回火山引擎(示例)
openclaw models set volcengine-plan/ark-code-latest

# 切回 DeepSeek(示例)
openclaw models set deepseek/deepseek-v4-flash

5、备选方式:手动命令行添加

如果不想使用 openclaw config 交互向导,也可以通过以下命令逐步手动配置。

步骤 1:添加 Ollama 作为模型提供方
shell 复制代码
openclaw models auth add
提示项 输入/选择 说明
Token provider 选择 ollama 在列表中选择 Ollama 作为模型提供方
Profile ID 自定义,例如 ollama-local 用来标识这套 Ollama 配置
Does this token expire? 直接回车或输入 n Ollama 本地调用不需要 token
Ollama base URL http://localhost:11434 本地 Ollama 默认地址,如非默认请修改
Token (leave empty for none) 直接回车 留空即可
步骤 2:添加具体模型
shell 复制代码
openclaw models add
提示项 输入值 说明
Model provider ollama 选择刚才添加的 Ollama 提供方
Model name qwen3.5:0.8b 必须与 Ollama 中已下载的模型名完全一致(含 tag)
Profile ID 选择刚才创建的 ollama-local 关联到刚才的 Ollama 配置
Display label Ollama Qwen3.5 0.8B OpenClaw 界面上显示的友好名称
步骤 3:验证并设为默认
shell 复制代码
# 验证模型已添加
openclaw models list --all | findstr "ollama-local"

# 设为默认模型
openclaw models set ollama-local/qwen3.5:0.8b

三、官网 Ollama 配置 OpenClaw(推荐方式)

这是 Ollama 官方推荐的最简单配置方式,通过 ollama launch openclaw 一键完成安装、模型配置和启动。

步骤 1:一键启动配置

shell 复制代码
# 执行 Ollama 官方推荐的启动命令
ollama launch openclaw

执行后,Ollama 会自动完成以下步骤:

步骤 说明
1. 安装检查 如果 OpenClaw 未安装,Ollama 会提示通过 npm 安装
2. 安全提示 首次启动会显示安全提示,说明工具访问风险
3. 模型选择 在选择器中选择一个模型(本地或云端)
4. 自动配置 配置模型提供方、安装网关守护进程、设置模型为主模型、启用 Ollama 网页搜索
5. 启动网关 在后台启动并打开 OpenClaw TUI

界面提示(模型选择阶段):

shell 复制代码
*  Choose a model
|  Search:
|    ...
|    kimi-k2.5:cloud (Multimodal reasoning with subagents)
|    qwen3.5:cloud (Reasoning, coding, and agentic tool use with vision)
|    glm-5.1:cloud (Reasoning and code generation)
|    minimax-m2.7:cloud (Fast, efficient coding and real-world productivity)
|    qwen3.5:0.8b (Local, 11 GB VRAM)
|    gemma4 (Local, 16 GB VRAM)
|  ↑/↓ to select • Enter: confirm • Type: to search

建议选择:

  • 云端模型:qwen3.5:cloud(推理、编码、视觉理解)
  • 本地模型:qwen3.5:0.8b(如果你已在 Ollama 中下载)

步骤 2:配置完成后启动

2.1 如果网关已在运行,会自动重启

如果你之前已启动过 OpenClaw 网关,再次运行 ollama launch openclaw 时,网关会自动重启以应用新配置。

shell 复制代码
# 如果网关已在运行,再次配置新模型时
ollama launch openclaw --model qwen3.5:cloud

输出提示类似:

shell 复制代码
Gateway is running. Restarting to apply new configuration...
Gateway started successfully.

配置完成后,网关会自动启动并打开 OpenClaw TUI。

步骤 3:其他常用命令(官网推荐)

3.1 仅配置不启动

如果只想更改模型配置而不启动网关:

shell 复制代码
ollama launch openclaw --config
3.2 直接指定模型启动
shell 复制代码
ollama launch openclaw --model kimi-k2.5:cloud
3.3 非交互模式(无头模式)

适用于 Docker、CI/CD 或脚本:

shell 复制代码
ollama launch openclaw --model kimi-k2.5:cloud --yes

--yes 标志:自动拉取模型、跳过选择器,必须配合 --model 使用

3.4 配置消息渠道(微信、Telegram 等)
shell 复制代码
openclaw configure --section channels
3.5 停止网关
shell 复制代码
openclaw gateway stop
3.6 启用/验证 Ollama 网页搜索
shell 复制代码
# 配置网页搜索
openclaw configure --section web

注意:本地模型使用 Ollama 网页搜索需要先执行 ollama signin


官网推荐模型列表

云端模型:
模型 说明
kimi-k2.5:cloud 多模态推理,带智能子代理
qwen3.5:cloud 推理、编码、智能工具使用,支持视觉
glm-5.1:cloud 推理和代码生成
minimax-m2.7:cloud 快速高效编码,适合实际生产力场景
本地模型:
模型 说明
gemma4 本地推理和代码生成(约 16 GB VRAM)
qwen3.5 本地推理、编码、视觉理解(约 11 GB VRAM)

更多模型:https://ollama.com/search?c=cloud


注意事项

  1. 上下文窗口要求:OpenClaw 需要较大的上下文窗口,使用本地模型时建议至少 64k tokens
  2. 旧版别名 :旧版命令 ollama launch clawdbot 仍然有效
  3. 本地模型 VRAM :确保本地机器有足够的显存(qwen3.5 约需 11 GB,gemma4 约需 16 GB)
相关推荐
CODER03046 天前
ubuntu22.04部署完整deepseek局域网web服务全过程(RTX5090安装黑屏+web端多人并发)
pytorch·webui·ubuntu22.04·ollama·deepseek·rtx5090·自然语言模型
福大大架构师每日一题6 天前
agno v3.0.10发布:Azure OpenAI Responses、Elasticsearch、MCP 路由与一批关键稳定性修复全解析
ollama
All for pursuit.9 天前
FastAPI+Ollama 部署本地AI大模型对话助手
python·github·aigc·ollama
猿小猴子10 天前
主流 Agent 之「OpenClaw」与「Hermes-Agent」介绍
ai·agent·openclaw·hermes·hermes-agent
倔强的小石头_12 天前
把 Mac mini 变成远程 AI 工作台:OpenClaw + 飞书 + cpolar 实战
飞书·mac·openclaw
bamboolm12 天前
springboot+Ollama整合
java·ollama
宇文仲竹13 天前
docker agent 代替 openclaw 的 本地 简化 agent
openclaw
虎虎(_ _)。゜zzZ16 天前
零基础本地部署Qwen2.5-7B:从环境准备到模型对话的完整实操
agent·ollama·本地大模型·qwen2.5·离线ai·llm部署
AC赳赳老秦20 天前
文旅市场公开数据分析:基于 OpenClaw 采集景区客流与门票公示数据,生成区域文旅热度监测报告
java·c语言·python·php·symfony·deepseek·openclaw
AC赳赳老秦20 天前
环保监测公开数据应用:OpenClaw 抓取空气与水质公开监测数据,开展区域环境质量趋势分析
大数据·数据库·人工智能·python·php·deepseek·openclaw