OpenClaw无法调用本地大模型是因为未配置Ollama后端：需设置OLLAMA_HOST环境变量为0.0.0.0:11434，重启Ollama，配置config/default.yaml中base_url为VMnet8 IP（如http://192.168.x.1:11434）及正确model名（如qwen3.5:4b），最后访问/api/health验证连接成功。
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OpenClaw服务器部署后无法调用本地大模型，是因为它默认不连接任何推理后端——必须手动配置Ollama服务地址，且需确保Ollama已正确监听外部请求、模型已下载、网络路径可达。这一步漏掉任意一环，OpenClaw启动后就会报“connection refused”或“model not found”。
确认Ollama服务已就绪并开放远程访问
先验证Ollama是否真正可被OpenClaw访问，而不是仅在本机curl通了就以为没问题。
① 打开Windows搜索栏，输入“环境变量”，点击“编辑系统环境变量”→“环境变量”→在“系统变量”区域点“新建”：
变量名：OLLAMA_HOST，变量值：0.0.0.0:11434
② 右键右下角小羊驼图标 → Quit Ollama → 从开始菜单重新启动Ollama（仅重启服务无效，必须彻底退出再启）。
③ 在CMD中执行 ipconfig，找到VMnet8适配器的IPv4地址（形如192.168.x.1），这是虚拟机访问真机Ollama的关键IP。
④ 在浏览器中访问 http://192.168.x.1:11434/api/tags，返回JSON格式的模型列表才算真正成功。如果只通http://localhost:11434，OpenClaw仍连不上。
OpenClaw项目中配置Ollama后端
OpenClaw不自动读取系统环境变量，必须显式写入配置文件，否则即使Ollama开着也完全无响应。
打开项目根目录下的 config/default.yaml，在 llm: 节点下添加以下内容：
OpenClaw 自我进化框架一键部署。安装宪法(AGENTS.md)、可进化灵魂(SOUL.md)、心跳系统、PARA三层记忆架构、目标管理，并通过场景化对话引导用户定义 Agent 性格。自动配置 EvoClaw（审批制进化）和 Self-Improving Agent（自主学习）。触发场景："setup o...
provider: ollama
base_url: http://192.168.x.1:11434（此处x替换成你真机VMnet8的实际数字）
model: qwen3.5:4b（必须与 ollama list 中显示的名称完全一致，包括冒号和版本号）
注意：base_url末尾不能加斜杠，加了会导致404；model名称大小写敏感，qwen3.5:4b ≠ Qwen3.5:4b。
启动OpenClaw并验证模型调用
方法一：直接运行
在OpenClaw项目目录下执行：npm run start，等待控制台输出“Server running on http://0.0.0.0:3000”。
方法二：指定环境变量启动（更可靠）
PowerShell中执行：$env:OLLAMA_HOST="http://192.168.x.1:11434"; npm run start（同样替换x）
启动后，立刻访问 http://localhost:3000/api/health，返回{"status":"ok","llm":"connected"}即表示Ollama已成功接入。
