【Openclaw】零基础搭建本地AI助手：用OpenClaw + Ollama，告别网络限制

下载 Ollama：

• 打开你的网页浏览器，访问 Ollama 的官方网站：https://ollama.com/
• 点击页面上的 “Download” 按钮，根据你的操作系统（Windows, macOS, Linux）下载对应的安装包。

安装 Ollama：

• Windows/macOS: 下载完成后，双击 .exe 或 .pkg 文件，按照安装向导的提示完成安装。
• Linux: 通常会提供一条命令行指令，复制并粘贴到终端执行即可。

启动 Ollama：

• 安装完成后，启动 ollama。在 Windows 上，你可能会看到一个后台进程图标出现在系统托盘。在 macOS/Linux 终端，你可能需要保持一个终端窗口打开，或者将其作为后台服务启动。

打开命令行工具：

• Windows: 按 Win + R，输入 cmd，然后按回车，打开“命令提示符”。或者搜索并打开“PowerShell”。
• macOS/Linux: 打开“终端”应用程序。

下载模型：

注意：模型文件通常很大（几个GB到几十个GB），下载过程可能需要较长时间，具体取决于你的网络带宽和硬盘读写速度。请耐心等待，直到命令行显示下载完成。

验证模型：

ollama list

安装 OpenClaw：

【OpenClaw与Molili】保姆级教程：教你在windows上安装OpenClaw与Molili-CSDN博客

定位配置文件：

• OpenClaw 的核心配置通常在一个名为 openclaw.json 的文件中。它的默认位置一般在用户目录下的隐藏文件夹中，例如：
  • Windows: C:\\Users\\[你的用户名]\\.openclaw\\openclaw.json
  • macOS: ~/.openclaw/openclaw.json
• 重要：请确保你能够找到并编辑这个文件。你可能需要在文件管理器中启用“显示隐藏文件”的选项才能看到 .openclaw 文件夹。

编辑配置文件，接入 Ollama：

• 用一个文本编辑器（如记事本、VS Code、Sublime Text等）打开 openclaw.json 文件。
• 我们需要修改这个文件，告诉 OpenClaw 去连接并使用刚才通过 Ollama 加载的本地 qwen3 模型。在配置文件中，找到 models.providers 这个部分。你需要添加一个名为 ollama 的提供者配置。

原始配置文件（可能类似于此，但缺少 ollama 提供者）：

{
"models": {
"providers": {
// 可能有其他提供者配置，如 openai, azure 等
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "…" // 这里指定了主模型
}
}
}
}

修改后的配置文件（添加 ollama 提供者并设为主模型）：

{
"meta": {
"lastTouchedVersion": "2026.3.2",
"lastTouchedAt": "2026-03-05T01:50:42.331Z"
},
"wizard": {
"lastRunAt": "2026-03-04T10:05:45.591Z",
"lastRunVersion": "2026.3.2",
"lastRunCommand": "onboard",
"lastRunMode": "local"
},
"models": {
"providers": {
"ollama": {
"baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
"apiKey": "sk-La1F6uiHWTR6S5FNxNUEwdeWJINw4Y4M",# 随意填写，毕竟本地化
"auth": "api-key",
"api": "openai-completions",
"authHeader": true,
"models": [
{
"id": "qwen3.5:0.8b",
"name": "qwen3.5:0.8b",
"api": "openai-completions",
"reasoning": false,
"input": [
"text"
],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 60000,
"maxTokens": 60000
}
]
}
},
"bedrockDiscovery": {
"defaultContextWindow": 1
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "ollama/qwen3.5:0.8b"
},
"models": {
"qwen-portal/coder-model": {
"alias": "qwen"
},
"ollama/qwen3.5:0.8b": {
"alias": "qwen3.5:0.8b"
},
"qwen-portal/vision-model": {}
},
"workspace": "C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\.openclaw\\\\workspace"
}
},
"tools": {
"profile": "messaging"
},
"commands": {
"native": "auto",
"nativeSkills": "auto",
"restart": true,
"ownerDisplay": "raw"
},
"session": {
"dmScope": "per-channel-peer"
},
"hooks": {
"internal": {
"enabled": true,
"entries": {
"session-memory": {
"enabled": true
}
}
}
},
"gateway": {
"port": 18789,
"mode": "local",
"bind": "loopback",
"auth": {
"mode": "token",
"token": "76c38470534edf3c625d4aa0bfdb02730c491a90f16c7053"
},
"tailscale": {
"mode": "off",
"resetOnExit": false
},
"nodes": {
"denyCommands": [
"camera.snap",
"camera.clip",
"screen.record",
"contacts.add",
"calendar.add",
"reminders.add",
"sms.send"
]
}
},
"plugins": {
"entries": {
"qwen-portal-auth": {
"enabled": true
}
}
}
}

• 关键点解释：
  • "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1"：127.0.0.1 代表本机，11434 是 Ollama 默认监听的端口。OpenClaw 会通过这个地址与 Ollama 通信。
  • "id": "qwen3.5:0.8b"：这个ID必须和你通过 ollama pull 命令拉取的模型名称一模一样。
  • "primary": "ollama/qwen3.5:0.8b"：这个路径告诉 OpenClaw，当需要AI服务时，优先使用 ollama 提供者下的qwen3.5:0.8b 模型。

保存配置文件：完成编辑后，保存 openclaw.json 文件。

确保 Ollama 正在运行：检查你的系统托盘或后台进程，确保 ollama服务处于活动状态。

启动 OpenClaw Gateway：

• 再次打开命令行工具（如 cmd 或 PowerShell）。
• 输入以下命令并按回车：

openclaw gateway

• 你会看到 OpenClaw 启动的日志信息。如果配置正确，它会成功连接到 Ollama，并加载你指定的 qwen3.5:0.8b 模型。

开始使用：

• OpenClaw 启动后，通常会提供一个本地网页地址（如 http://127.0.0.1:18789/）。
• 打开你的浏览器，访问这个地址。你将看到一个聊天界面，现在你就可以开始与你本地的 Qwen3 模型进行对话了。所有计算都在你的电脑上完成，没有网络延迟，也没有数据隐私之忧。