openclaw配置教程（linux+局域网ollama）
一、相关网站
ollama：
-
https://github.com/ollama/ollama
-
https://ollama.com/
openclaw：
- https://openclaw.ai/
- https://docs.openclaw.ai/
二、前置条件
在本地局域网内的机器上已经部署了ollama
ollama模型已下载，服务已经开启，可以通过curl http://local.ollama.host:11434/v1/model 获取到模型信息就行了
三、 环境
openclaw部署在一台linux机器A上
ollama部署在另一台机器 B上
本文中机器A是centos8 yum源已换、已经安装node22+，npm换源淘宝源
四、部署
1、用npm安装，然后进入部署界面
# Recommended: global install (npm/pnpm)
npm install -g openclaw@latest
# or: pnpm add -g openclaw@latest
# Onboard + install the service (launchd/systemd user service)
openclaw onboard –install-daemon
2、openclaw安装引导
workspace: ~/clawd 当然你也可以修改
channel可以先跳过，后面可以安装飞书插件
provider也先跳过，后面改配置加本地ollama
model随便选一个
skill跳过 Gateway相关默认
安装后选webUI 会出来ssh连接链接和浏览器访问链接
3、配置provider和model
nano ~/.openclaw/openclaw.json
然后主要是models和agent要改
"models": {
"providers": {
"ollama": {
"baseUrl": "http://local.ollama.host:11434/v1",
"apiKey": "ollama-local",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "qwen3:30b",
"name": "Qwen3 30B",
"reasoning": true,
"input": [
"text"
],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 32768,
"maxTokens": 327680
},
{
"id": "qwen3-coder:30b",
"name": "Qwen3 Coder 30B",
"reasoning": false,
"input": [
"text"
],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 32768,
"maxTokens": 327680
},
{
"id": "qwen2.5:14b",
"name": "Qwen2.5 14B",
"reasoning": false,
"input": [
"text"
],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 32768,
"maxTokens": 327680
}
]
}
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "ollama/qwen3-coder:30b",
"fallbacks": [
"ollama/qwen2.5:14b"
]
},
"models": {
"ollama/qwen3:30b": {},
"ollama/qwen3-coder:30b": {},
"ollama/qwen2.5:14b": {}
},
"workspace": "/root/clawd",
"compaction": {
"mode": "safeguard"
},
"thinkingDefault": "off",
"maxConcurrent": 4,
"subagents": {
"maxConcurrent": 8
}
}
},
现在就已经可以通过本地模型进行对话了
4、飞书安装和配置
插件安装
clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu
访问飞书开放平台：https://open.feishu.cn/app
使用您的飞书账号登录。
创建企业自建应用
- 应用名称：您喜欢的名称
- 应用描述：
- 应用图标：可选，建议上传一个有辨识度的图标
创建飞书应用
获取应用凭证
创建应用后，进入应用详情页面：
- App ID（应用 ID）
- App Secret（应用密钥）
获取应用凭证
⚠️ 重要提示：App Secret 是敏感信息，请妥善保管，不要泄露给他人。
配置 ClawdBot
使用 clawdbot config set 命令配置飞书参数：
# 配置 App ID（替换为您的实际 App ID）
clawdbot config set channels.feishu.appId "cli_xxxxxxxxxxxxxxxx"
# 配置 App Secret（替换为您的实际 App Secret）
clawdbot config set channels.feishu.appSecret "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# 启用飞书通道
clawdbot config set channels.feishu.enabled true
添加机器人到飞书
在飞书开放平台为应用添加机器人能力：
添加机器人能力
配置飞书应用权限
- ✅ im.message.receive_v1 – 接收消息
开通权限
具体请参考作者项目说明文档
必需权限：
| im:message | 消息 | 发送和接收消息 |
| im:message.p2p_msg:readonly | 私聊 | 读取发给机器人的私聊消息 |
| im:message.group_at_msg:readonly | 群聊 | 接收群内 @机器人 的消息 |
| im:message:send_as_bot | 发送 | 以机器人身份发送消息 |
| im:resource | 媒体 | 上传和下载图片/文件 |
在权限列表中搜索权限并配置
创建版本并发布
完成权限和事件订阅配置后，必须创建版本并发布应用，否则配置不会生效！
重启 ClawdBot 服务
配置完成后，需要重启 ClawdBot 服务使配置生效：
clawdbot gateway restart
5、消息测试
你可以通过飞书向机器人发个消息，然后他会回复
也可以用命令主动发一个消息
openclaw message send –channel feishu –target "chat:oc_XXXXXXX（飞书的chatid）" –message "这是一条测试"
也可以配置cron任务
openclaw cron add –name "AI Server Monitor" –cron "cron时间配置" –session isolated –message "定时要执行的任务" –model "qwen3-coder:30b" –deliver –channel feishu –to "chat:oc_XXXXXXXXXXX"
五、后续
可以通过clawhub去安装skill扩展能力，具体查看openclaw的doc。
