2026 年本地 AI 实战：基于官方指南的 Openclaw 与 Ollama 深度集成指南

在 2026 年的 AI 开发实践中，将本地大模型（LLM）与 Openclaw 智能体框架无缝集成，是实现隐私保护与高性能生产力的关键。本指南基于 Openclaw 官方文档，为您提供最权威的配置方案。

核心原则：为什么选择原生 API

Openclaw 支持通过原生 Ollama API (/api/chat) 与本地模型交互。重要提示：请务必使用原生 URL（例如 http://127.0.0.1:11434），切勿在 URL 后添加 /v1。使用 /v1 会触发 OpenAI 兼容模式，这可能导致工具调用失效，甚至使模型将工具调用 JSON 误解析为纯文本。

第一步：环境安装与模型部署

1. 安装 Ollama：访问 ollama.com/download 获取最新版本。
2. 拉取模型：在终端执行以下命令拉取所需模型：
   ollama pull gemma4:e4b
3. 验证运行：确保服务正常：
   ollama serve

第二步：Openclaw 配置方案

Openclaw 提供了两种配置方式，推荐优先使用“隐式发现”。

方案 A：隐式发现（推荐）

这是最简单的方式。只需设置 OLLAMA_API_KEY 环境变量，Openclaw 即可自动发现本地运行的 Ollama 模型。

在 .env 或 shell 中添加：
OLLAMA_API_KEY="ollama-local"

配置完成后，Openclaw 会自动查询 http://127.0.0.1:11434/api/tags，无需手动维护模型列表。

方案 B：显式手动配置（高级）

如果您需要指定模型参数、自定义上下文窗口或连接远程 Ollama 实例，请在配置文件中显式定义：

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434",
        "apiKey": "ollama-local",
        "api": "ollama",
        "models": [
          {
            "id": "gemma4:e4b",
            "name": "Gemma 4 Edge",
            "contextWindow": 8192,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  }
}
    

第三步：模型使用与管理

配置完成后，您可以使用以下命令管理模型：

• 查看可用模型：openclaw models list
• 设置默认模型：在代理配置中指定：
  { "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "ollama/gemma4:e4b" } } } }

常见问题排查

• 未检测到模型：请确保 OLLAMA_API_KEY 已设置，且没有在配置中显式定义 models.providers.ollama。
• 连接被拒绝：请检查 Ollama 是否在正确端口运行，并尝试使用 curl http://localhost:11434/api/tags 验证 API 可达性。
• 工具调用异常：请务必检查配置中的 baseUrl，确保没有包含 /v1 后缀。

本指南基于 Openclaw 官方文档 docs.openclaw.ai 编写。