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标题: 小龙虾养成日记：“虾”路相逢OpenClaw 安装和 Ollama 本地模型配置 [打印本页]

作者: admin 时间: 16 小时前
标题: 小龙虾养成日记：“虾”路相逢OpenClaw 安装和 Ollama 本地模型配置

本文默认环境：macOS（Apple Silicon / Intel 均可）。

目标：用 Ollama 跑本地模型，再让 OpenClaw 通过 Ollama 调模型（流式输出 + 工具调用一起工作）。

本文示例模型：qwen3.5:2b（以你 Ollama 里实际能搜到/拉到的名字为准）。

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开场：终于 Token 自由了（小龙虾差点把我养破产）真是服了：昨晚为了跑任务，硬生生给我“干”了几千万 token。你说养个小龙虾还能破产，这合理吗？

大家好，我是寒山。

今天这篇就干一件事：一分钱不花，把 OpenClaw 接到本地模型上。装好以后你会发现，“能聊天”只是起点，“能干活”才是爽点。

0. 先搞清楚：OpenClaw + Ollama 到底怎么连起来？

Ollama：本地模型运行时（负责下载/加载/推理），默认监听 http://127.0.0.1:11434
OpenClaw：你的个人 AI 助手（网关、工具调用、插件、渠道接入），把“聊天”升级成“行动”

一个最直观的理解：

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最关键的技术细节（也是踩坑高发点）：

OpenClaw 优先走 Ollama 原生接口：/api/chat，更稳地支持流式输出 + 工具调用一起工作
不要把 OpenAI 兼容地址 http://127.0.0.1:11434/v1 当成 baseUrl 填给 OpenClaw。

1. 准备工作：先把模型“养”进 Ollama如果你用的是 Ollama 的 macOS 桌面版，打开后一般会看到聊天窗口/模型列表（不同版本 UI 细节可能略有差异，但逻辑一致）：

在模型列表里找到 qwen3.5:2b（或同类命名，按你的列表为准）
选中它，随便说一句：你好
它会开始自动下载模型，进度跑完就能直接聊

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1.1 本地 vs 云端怎么选？

你显卡/内存够：优先上本地（隐私、稳定、Token 自由）
你显卡不行：先用云端顶上去（很多云端模型会标注 :cloud 或 “cloud” 标签）

1.2 云端额度在哪看？怎么薅？一般在 Ollama 的设置里会有类似 Manage/管理的入口，能看到云端模型的免费额度和用量；有些会周期性刷新（以界面展示为准）。
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1.3 用终端拉模型（更稳、更可控）如果你更习惯命令行，直接：

ollama pull qwen3.5:2bollama list

2. 安装并启动 OpenClaw：Ollama 一条命令拉起ollama launch openclaw它会把一堆“新手容易漏掉的步骤”串起来（安装、选择模型、生成配置、启动网关/TUI 等）。这里直接选你刚才在 Ollama 里用的 qwen3.5:2b；如果你想先用云端模型试跑，就选带 :cloud 的那个。

如果你想显式指定模型（例：先用云模型跑通，再切本地）：

ollama launch openclaw --model kimi-k2.5:cloud (, 下载次数: 0)

装完确认一下：
openclaw --version

3. 配置：把本地 Ollama 接入 OpenClaw如果你用 ollama launch openclaw，它通常已经帮你做完了大部分配置；但建议还是走一遍 OpenClaw 官方推荐的 onboarding，让流程更完整、更不依赖“自动化黑盒”。

3.1 一键引导（推荐）openclaw onboard (, 下载次数: 0)
选择 Ollama 作为 provider，然后按你的目标选择模式：

Local only：只用本地 Ollama（隐私优先）
Cloud + Local：本地 + 云模型混用（如果你还想用 Ollama cloud 或 Web Search）

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3.2 重要检查项：baseUrl千万别带/v1你会在向导/配置里看到类似 baseUrl 的字段。这里是最常见的坑：

✅ 正确：http://127.0.0.1:11434（或 http://localhost:11434）
❌ 错误：http://127.0.0.1:11434/v1

如下图：
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3.3 选模型、选客户端如果你选择了“云 + 本地”，向导里会让你确认接下来用哪些能力/模型：
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然后选具体的模型：本地已装的 + 云端可用的都会出现在列表里。
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最后向导可能会问你“用哪个 App/客户端来控制龙虾”。这一步今天先跳过：先用终端 + 后台管理页把链路跑通，等确定稳定后再接飞书/网页等渠道。
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4. 一页速查# 1) 确认 Ollama & 模型ollama --versionollama pull qwen3.5:2bollama list# 2) 一键启动 OpenClawollama launch openclaw# 3) OpenClaw 常用命令openclaw onboardopenclaw config fileopenclaw gateway startopenclaw gateway stopopenclaw gateway restartopenclaw logs --follow

5. 最后的验证这一段是最能让读者一下理解 OpenClaw 为啥叫 Agent。
你可以把 OpenClaw 接到飞书（或其他渠道），然后让它去调用工具做事。比如我当时演示的是：

问一句：你是哪个模型？（先确认它真在用你刚选的本地/云端模型）
再来一句：打开淘宝

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如果你的OpenClaw开了对应的工具（比如浏览器自动化/系统控制类工具），它就会把“打开淘宝”这句话，变成一条真实的行动。

提醒：这类“能动手”的工具权限很高，建议你只在自己可控的机器、可控的目录/应用范围里开，先从低风险动作演示起步。

6.安全提醒（养虾先加盖）OpenClaw是“能动手”的Agent：只要你开了执行命令、读写文件、联网搜索等能力，它就可能把误解变成真实操作。

建议你从这两条开始：

先在低风险目录试跑：别一上来就给它你的工作仓库/电脑根目录

少开权限、逐步放开：插件/工具按需启用

7. 这不就 Token 自由了吗？到这一步，你已经把链路彻底打通了。问题来了：Token 自由以后，你还想让小龙虾帮你干点啥？
今天的分享就到这里，更多 AI 内容，我们下期再讲！

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