OpenClaw连接Ollama本地模型是为了实现完全离线、隐私可控的大模型调用，需确保Ollama服务运行于http://127.0.0.1:11434（或容器内用host.docker.internal），配置Model Name与ollama list输出严格一致，Base URL正确填写，API Key留空，经Test Connection和Load Model验证后方可正常使用。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
OpenClaw连接Ollama本地模型，是为了让OpenClaw能直接调用你本机运行的LLM（比如deepseek、qwen、phi3等），不依赖公网API，保障数据不出本地、响应更可控。这要求Ollama服务已启动且监听在默认端口，同时OpenClaw配置必须精准指向该服务地址，否则会卡在“model not found”或连接超时。
确认Ollama服务正在运行并暴露正确端口
打开终端，执行 ollama serve 启动服务。若已后台运行，请先运行 ollama ps 查看是否至少有一个模型处于 active 状态。
默认情况下Ollama监听 http://127.0.0.1:11434。如需改端口（例如避免冲突），必须显式指定：OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11435 ollama serve，后续所有配置都必须同步更新该地址。
【关键前提】Ollama必须以HTTP方式提供API，不能启用TLS或基础认证——OpenClaw当前版本不支持带证书或Bearer Token的Ollama服务。
在OpenClaw中配置Ollama模型后端
启动OpenClaw Web UI（通常为 http://localhost:3000），点击右上角齿轮图标进入 Settings → Model Configuration。
完整的工作区安全套件：检测未授权修改，扫描提示注入模式，自动响应应对措施——快照恢复、技能隔离、Git回滚和自动保护扫描。智能体工作区的完整安装后安全层。
选择 “Custom LLM” 类型，填入以下三项：
- Model Name：填写你在Ollama中实际拉取/创建的模型名，例如
qwen2:7b或deepseek-r1:14b；名称必须与ollama list输出完全一致，包括冒号和标签。 - Base URL：填
http://host.docker.internal:11434（容器内访问宿主机Ollama）或http://127.0.0.1:11434（本地直接运行OpenClaw时）；【注意】Windows/macOS Docker Desktop用户必须用host.docker.internal，硬写127.0.0.1会导致容器内网络不通。 - API Key：留空——Ollama本地API无需密钥。
验证连接并加载模型
第一步：点击 “Test Connection” 按钮。成功返回类似 {"models":[{"name":"qwen2:7b","modified_at":"2026-07-25T14:22:11.789Z"}]} 的JSON，说明基础连通性已建立。
第二步：点击 “Load Model”，等待状态栏显示 “Model loaded successfully”。此时Ollama会将模型加载进内存，首次加载可能耗时10–60秒，取决于模型大小和硬件性能。
第三步：切换到Chat界面，输入任意提示词（如“你好”），发送。若收到合理回复而非报错（如 “context length exceeded” 或 “connection refused”），即表示OpenClaw已真正接管Ollama模型推理流程。
