[AI实战]OpenClaw调用本地模型

[AI实战]OpenClaw部署与调用本地私有模型

一.核心实现效果

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二.在Ollama中部署本地模型

2.1.获取模型文件

推荐使用Qwen3.5-0.8B-Q4_K_M.gguf版本，其量化后体积约为500MB，在性能与资源占用间取得了良好平衡。最简部署方式是直接执行ollama run qwen3.5:0.8b命令完成自动拉取与安装。若需加速下载或应对不稳定网络环境，可先行通过下载工具获取该.gguf模型文件。

2.2.创建Modelfile配置文件

首先，将下载的Qwen3.5-0.8B-Q4_K_M.gguf文件置于指定目录，例如/home/openclaw。

随后，在该目录下创建名为Modelfile的关键配置文件。此文件定义了模型加载与对话格式，其内容模板如下：

FROM /home/openclaw/Qwen3.5-0.8B-Q4_K_M.gguf
TEMPLATE """{{- $lastUserIdx := -1 -}}{{- range $idx, $msg := .Messages -}}{{- if eq $msg.Role "user" }}{{ $lastUserIdx = $idx }}{{ end -}}{{- end }}{{- if or .System .Tools }}<|im_start|>system{{ if .System }}{{ .System }}{{- end }}{{- if .Tools }} # Tools You may call one or more functions to assist with the user query. You are provided with function signatures within  XML tags:{{- range .Tools }}{"type": "function", "function": {{ .Function }}}{{- end }} For each function call, return a json object with function name and arguments within  XML tags:{"name": , "arguments": }{ {- end -}}<|im_end|>{{ end }}{{- range $i, $_ := .Messages }}{{- $last := eq (len (slice $.Messages $i)) 1 -}}{{- if eq .Role "user" }}<|im_start|>user{{ .Content }}{{- if and $.IsThinkSet (eq $i $lastUserIdx) }} {{- if $.Think -}}{{- " "}}/think {{- -->- else -}}{{- " "}}/no_think {{- end -}}{{- end }}<|im_end|>{{ else if eq .Role "assistant" }}<|im_start|>assistant{{ if (and $.IsThinkSet (and .Thinking (or $last (gt $i $lastUserIdx)))) -}}{ { .Thinking }}{{ end -}}{{ if .Content }}{{ .Content }}{{- else if .ToolCalls }}{ { range .ToolCalls }}{"name": "{{ .Function.Name }}", "arguments": {{ .Function.Arguments }}}{{ end }}{{ - end }}{{ if not $last }}<|im_end|>{{ end }}{{- else if eq .Role "tool" }}<|im_start|>user{{ .Content }}<|im_end|>{{ end }}{ {- if and (ne .Role "assistant") $last }}<|im_start|>assistant{{ if and $.IsThinkSet (not $.Think) -}}  {{ end -}}{{ end }}{{- end }}"""
PARAMETER repeat_penalty 1
PARAMETER stop <|im_start|>
PARAMETER stop <|im_end|>
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER top_k 20
PARAMETER top_p 0.95

2.3.基于Modelfile创建Ollama模型

配置文件就绪后，在终端执行以下命令以创建模型实例。建议启用日志输出，便于实时监控创建过程与排查潜在问题。

#带日志
ollama create Qwen3.5-0.8B -f Modelfile 2>&1 | tee create.log

三.在OpenClaw中配置对接本地Ollama模型

3.1. 通过隐式发现机制对接

为OpenClaw配置使用刚创建的本地模型。最便捷的场景是Ollama与OpenClaw运行于同一主机。此时，正确设置环境变量后，OpenClaw可自动发现Ollama中的模型，无需在配置文件中显式定义models.providers.ollama。本实例对接Qwen3.5-0.8B模型。

1. 设置必需的环境变量。此API_KEY值仅为占位符，本地Ollama不验证其内容，但变量必须存在：

   export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
   echo 'export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"' >> ~/.bashrc

   建议将上述命令添加至~/.bashrc末尾以实现永久生效。

2. 在OpenClaw配置文件的agents部分设定默认模型。编辑~/.openclaw/openclaw.json，在agents对象的defaults配置中，将主模型指向Ollama本地模型：

   

   "agents": {
       "defaults": {
           // ... 其他默认配置
           "model": { "primary": "ollama/Qwen3.5-0.8B" }
       }
   }

   注意模型ID必须遵循ollama/<你在Ollama中的模型名>格式。

   随后，在OpenClaw配置文件的末尾添加完整的模型提供者配置。**关键点：**请严格参照以下示例格式，勿添加任何多余字段。

   ,"models": {
       "providers": {
           "ollama": {
               "baseUrl": "http://localhost:11434",
               "apiKey": "ollama-local",
               "api": "ollama",
               "models": [{
                   "id": "Qwen3.5-0.8B",
                   "name": "Qwen 3.5 0.8B",
                   "reasoning": false,
                   "input": ["text"],
                   "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
                   "contextWindow": 32768,
                   "maxTokens": 32000
               }]
           }
       }
   }

   配置完成后，重启网关服务使更改生效：

   openclaw gateway restart

3. 执行验证命令检查配置状态：

   openclaw models list

   若配置正确，列表中将显示Qwen3.5-0.8B模型，且其后**不应**出现“missing”标签。出现该标签则表明配置环节存在异常。

   

3.2. 通过Web界面调用

后台配置验证无误后，即可通过OpenClaw的Web界面进行交互。操作体验与调用云端模型无异，可直接与本地部署的Qwen模型进行对话。

模型选择与硬件考量

模型选型最终取决于本地硬件资源，尤其是GPU显存容量。对于显存有限的设备，优先选用轻量化模型以确保部署流畅度和响应速度。

附录：关键运维命令速查

为便于日常操作与问题排查，汇总核心命令如下：

# Ollama
ollama list # 查看本地模型
ollama create  -f Modelfile # 创建模型
ollama rm  # 删除模型
ollama --version # 查看版本

# OpenClaw
openclaw gateway restart # 重启网关
openclaw models list # 列出可用模型
openclaw logs # 查看日志