OpenClaw接入Ollama报错需按四步排查：①确认ollama serve持续运行且curl http://localhost:11434/health返回{"status":"ok"}；②检查OpenClaw配置中ollama_base_url是否匹配环境（本地用http://localhost:11434，Docker桥接用宿主机IP）；③执行ollama list并ollama pull目标模型，再ollama show --modelfile验证是否支持/chat接口；④开启DEBUG日志捕获真实请求，依据400/500等状态码定位payload格式或模型崩溃问题。
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OpenClaw接入Ollama时出现报错，通常源于服务未启动、模型未加载、端口冲突或配置路径错误，需按顺序逐层验证通信链路是否通畅。
确认Ollama服务是否真正运行
在终端执行 ollama serve 后，不要直接关闭窗口——它必须保持前台运行或以守护进程方式驻留。若关闭终端，服务即终止，OpenClaw发起请求时会返回 ECONNREFUSED。
新开一个终端，运行 curl http://localhost:11434/health。返回 {"status":"ok"} 才算健康；若提示连接被拒绝，说明Ollama根本没在监听。
Windows用户注意：【默认不支持systemd或service管理，必须手动保持ollama进程存活】。
检查OpenClaw中Ollama配置项是否匹配实际环境
打开OpenClaw项目根目录下的 config.yaml 或 .env 文件，定位到 ollama_base_url 字段。
方法一：本地直连（推荐调试用）
确保值为 http://localhost:11434，不能写成 http://127.0.0.1:11434 —— 某些容器网络下二者DNS解析行为不一致，会导致OpenClaw内部HTTP客户端超时。
方法二：Docker桥接场景
若OpenClaw运行在Docker容器内，而Ollama在宿主机，则 localhost 指向容器自身，必须改用宿主机真实IP（如 http://192.168.1.100:11434），并确认宿主机防火墙放行11434端口。
验证目标模型是否已成功加载
第一步：列出当前已有模型 → ollama list
第二步：若所需模型（例如 phi3:mini）未出现在列表中 → 执行 ollama pull phi3:mini
第三步：拉取完成后，立即用 ollama show phi3:mini --modelfile 确认该模型支持 chat 接口——OpenClaw默认调用 /api/chat，若模型仅支持 /api/generate（如部分GGUF量化版），就会触发 404 Not Found 错误。
这一步容易被跳过：很多报错日志只显示“request failed”，但根源是模型能力与OpenClaw期望的API路径不匹配。
捕获OpenClaw发出的真实请求与响应
在OpenClaw启动时添加环境变量：DEBUG=ollama* npm start（Node.js项目）或设置 LOG_LEVEL=debug（Python项目），让底层HTTP客户端打印完整请求URL、headers和原始响应体。
重点检查响应状态码：
• 400 Bad Request：多半是payload中 messages 格式不符合Ollama chat API规范，比如缺少 role 字段或 content 为空字符串；
• 500 Internal Server Error：Ollama进程在推理时崩溃，此时要立刻查看 ollama serve 终端的堆栈输出，常见于GPU显存不足或模型文件损坏。
若使用curl复现请求，请严格复制OpenClaw日志里的完整JSON body，包括换行与缩进——少一个逗号或引号都会导致解析失败。
