必须将OpenClaw容器中LLM_BASE_URL设为http://host.docker.internal:11434并确保LLM_MODEL_NAME与ollama list输出严格一致，否则因DNS解析失败导致连接超时、UI卡在初始化界面。
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要在 OpenClaw 中使用 Ollama 提供的本地大模型完成推理与执行任务，必须让 OpenClaw 容器能访问宿主机上运行的 Ollama 服务，并在配置中正确指向其 API 地址和模型名。Ollama 默认监听 127.0.0.1:11434，但该地址在 Docker 容器内不可达，必须改用 host.docker.internal。
确认 Ollama 已在宿主机正常运行
打开终端执行：ollama list，确保至少有一个模型（如 llama3、deepseek-coder:6.7b）状态为 loaded。若无输出或提示“connection refused”，说明 Ollama 未启动，需先运行 ollama serve 后台服务。
这一步不能跳过——OpenClaw 启动时会立即尝试连接模型端点，连接失败将导致 UI 卡在初始化界面。
启动 OpenClaw 容器并打通 Ollama 网络通道
运行以下命令启动容器，关键在于 --add-host 和环境变量配置：
docker run -it --rm --pull=always \-e LLM_MODEL_NAME=llama3 \-e LLM_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \-p 3000:3000 \--add-host host.docker.internal:host-gateway \--name openclaw-ollama \ghcr.io/ai-claw/openclaw:latest
【LLM_MODEL_NAME 必须与 ollama list 输出的 NAME 列完全一致，大小写敏感】
注意：不要用 localhost 或 127.0.0.1 替代 host.docker.internal，否则容器内部 DNS 解析失败，连接超时。
进入 Web UI 完成最终模型绑定
浏览器打开 http://localhost:3000，等待页面加载完成。
第一步：点击右上角齿轮图标 → 进入 Settings 面板。
第二步：在 LLM Provider 下拉菜单中选择 Ollama（不是 “Custom” 或 “OpenAI”）。
第三步：检查 Model Name 字段是否已自动填入你启动时指定的 llama3；如为空，手动输入并确保与 ollama list 输出严格一致。
第四步：Base URL 字段应显示 http://host.docker.internal:11434，不可修改为 http://localhost:11434。
第五步：点击 Save，页面自动刷新，底部状态栏应显示 “LLM connected ✅”。此时即可开始输入任务，例如：“生成一个 Python 脚本，读取当前目录下所有 .txt 文件并统计词频”。
