将 Ollama 与 OpenClaw 结合使用的终极指南

云人工智能很棒，但本地人工智能是自由的。免于订阅、免于隐私问题以及免于停机。

OpenClaw 的构建与模型无关，但它最好的朋友无疑是 Ollama。它们共同将您的计算机变成一个自主的人工智能引擎。

奥拉玛是什么？

Ollama 是一个允许您在本地运行大型语言模型 (LLM) 的工具。它处理复杂的“推理”部分——将模型加载到内存中并生成文本。它公开了 OpenClaw 与之对话的简单 API。

设置集成

1.“服务器”

Ollama 需要在后台运行。在 macOS 和 Windows 上，桌面应用程序会自动处理此问题。在 Linux 上：

ollama serve

2.“客户端”(OpenClaw)

OpenClaw 向 Ollama 发送提示。您只需告诉它 Ollama 在哪里监听（通常是 http://localhost:11434）。

选择正确的模型

并非所有本地模型都是一样的。以下是 2026 年 OpenClaw 代理的首选：

全能选手

• Llama 3.2 (8B)：令人难以置信的速度和其尺寸的推理。适合大多数 MacBook。
• Mistral Large 2：如果您有 24GB 以上 RAM，这可与 GPT-4 相媲美。

专业化

• CodeLlama / DeepSeek-Coder：如果您主要使用 OpenClaw 进行编码任务，请使用这些。
• Phi-4：微小但强大。非常适合旧笔记本电脑或后台任务。

高级配置

上下文窗口

默认情况下，Ollama 可能会将上下文限制为 4k 或 8k 令牌。 OpenClaw 可以处理更多的事情。您可以在 Ollama 中的特定模型文件（Modelfile）中增加此内容：

PARAMETER num_ctx 32768

然后重建模型：ollama create my-large-model -f Modelfile。

温度

对于采取行动的代理（如 OpenClaw），较低的温度通常可以更好地确保可靠性。对于工具使用，OpenClaw 默认为 0.0，但您可以在 config.json 中对此进行调整。

故障排除

• “连接被拒绝”：确保 Ollama 确实正在运行！检查菜单栏 (Mac) 或任务托盘 (Windows)。
• “未找到模型”：确保您在尝试在 OpenClaw 中使用它之前已运行 ollama pull [modelname]。
• 缓慢：检查您的模型是否适合 VRAM (ollama ps)。如果它溢出到系统 RAM，速度会很慢。尝试较小的“量化”（例如 q4_k_m）。

当地的未来

与 Ollama 一起运行 OpenClaw 感觉就像魔法一样。网络延迟为零。您可以将文件拖到聊天中，OpenClaw 会立即读取它。

立即开始安装 OpenClaw。