Ollama OpenClaw 怎么本地部署：模型选择、端口、权限与记忆插件排错

把 Ollama 接到 OpenClaw，最常见的失败并不是“模型太小”，而是端口写错、把 OpenAI 兼容 URL 用在原生 provider、Gateway 与 Ollama 不在同一网络命名空间，或给 Agent 开了过大的工具权限。正确顺序应是：先让 Ollama 原生 API 可用，再让 OpenClaw 识别模型，最后才启用记忆与自动化能力。OpenClaw 的 Ollama Provider 文档

本文以本机或私有局域网部署为目标，默认不把 Ollama 或 OpenClaw Gateway 暴露到公网。

先选对模型：能聊天不等于能做 Agent

OpenClaw 会使用模型处理工具调用、多步骤上下文和失败恢复。选择模型时优先确认：

1. 模型已被 Ollama 拉取，且能正常生成。
2. 模型在你的硬件上有可接受的首 token 时间和持续输出速度。
3. 需要工具调用时，先用一个最小工具任务验证，不要只测“你好”。
4. 为长任务预留上下文和显存/内存，避免其他服务挤占资源后频繁卸载模型。

不要照搬别人的“最佳模型”。小模型适合简单总结、分类和固定流程；涉及复杂工具调用、代码库理解或多轮任务时，先用真实任务做烟雾测试，再决定是否需要更大的模型或云端 fallback。

拉取并确认本地模型：

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ollama pull <model>
ollama list

Ollama 的原生 API 默认监听 http://localhost:11434/api。先确认 daemon 与模型目录正常：

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curl http://127.0.0.1:11434/api/tags
curl http://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{"model":"<model>","prompt":"Reply with exactly: ok","stream":false}'

第二个请求返回 ok 前，不要开始排查 OpenClaw 配置。

用原生 Ollama 地址接入 OpenClaw

OpenClaw 的 Ollama provider 需要原生 API 地址，重点是：不要在 baseUrl 后面加 /v1。官方文档说明，若把 OpenAI 兼容地址用作原生 provider，工具调用可能失败，模型还可能把工具 JSON 当纯文本输出。

本机本地模式可先设置本地标记：

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export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"

然后通过 OpenClaw onboarding 选择 Ollama 的 Local 模式，或写入明确配置。以下示例用于本机原生端口：

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{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:11434",
        apiKey: "ollama-local",
        api: "ollama"
      }
    }
  },
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "ollama/<model>"
      }
    }
  }
}

baseUrl 是当前推荐键名；baseURL 仅为兼容旧示例保留。对 loopback、私有网段、.local 或裸主机名，ollama-local 可作为本地标记；若连接公网 Ollama host 或 Ollama Cloud，则必须使用真实凭据。

用三条命令确认模型真的被 OpenClaw 使用

配置保存后，不要只看 UI 是否有模型名称。按顺序执行：

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openclaw models list --provider ollama
openclaw models status
openclaw infer model run --model ollama/<model> --prompt "Reply with exactly: ok"

如果 curl /api/tags 成功而 openclaw models list 没有结果，通常是 provider 没被启用、环境变量没有被运行 Gateway 的服务账户继承，或 Gateway 实际运行在容器/远端机器上。先解决这个网络与进程边界，不要盲目修改模型名。

端口和容器：localhost 经常不是你以为的 localhost

Ollama 默认绑定 127.0.0.1:11434，这对同一台宿主机上的 OpenClaw 最安全；但 Docker、WSL、systemd 服务和远端 Gateway 都会改变 localhost 的含义。

不要为了“连得上”就把 11434 绑定到所有公网网卡。局域网访问也应配合防火墙、专用网段和最小权限；远程节点可优先使用受控隧道或内部网络，而不是裸露 HTTP 端口。

权限先收紧，再逐项开放

本地模型并不会自动让 Agent 的工具行为变安全。OpenClaw 能操作文件、命令和外部服务时，风险来自权限范围而非模型是否离线。

建议的最小权限做法：

1. 以普通用户运行 OpenClaw，不使用管理员/root。
2. 将工作目录限制到专门的项目或沙盒目录，避免读写整个用户目录。
3. 先关闭或人工批准高风险操作：删除、发布、外发消息、凭据读取、生产环境连接。
4. 单独保存密钥，不把它们写进模型提示、记忆、日志或版本库。
5. 安装 Skill/插件前查看来源和内容；Agent 会以你授予的权限执行它们。

模型能力越强、工具权限越广，越需要把“可执行”与“可自动执行”分开。

为慢模型设置超时和常驻策略

本地模型第一次加载通常更慢。OpenClaw 官方建议优先做 provider 级调优，而不是一味提高整个 Agent runtime 超时：

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{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          {
            id: "<model>",
            name: "<model>",
            params: { keep_alive: "15m" }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

timeoutSeconds 覆盖模型 HTTP 请求的连接、流式响应与总超时；keep_alive 可减少短时间内重复冷启动。若 Agent 任务本身有更短的总超时，也要分别调整，否则 provider 超时再长也无法延长整个任务。

接入记忆插件时的排错顺序

TencentDB Agent Memory 可以为 OpenClaw 增加本地长期记忆和工具日志压缩，但不要在 Ollama 连通性未验证前就启用它。推荐顺序：

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1. Ollama /api/tags 与最小生成请求成功。
2. OpenClaw models list、status、infer 均成功。
3. 安装并启用记忆插件，测试跨会话的一条明确事实。
4. 最后开启 offload，验证 node_id 能回溯原始工具日志。

安装插件：

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openclaw plugins install @tencentdb-agent-memory/memory-tencentdb
openclaw gateway restart

如果启用后“记不住”，先看插件是否已启用、存储路径是否可写、是否真的开始了新会话；如果开启 offload 后找不到完整日志，检查 context engine 槽位和 after-tool-call 补丁是否正确应用。具体配置和回溯流程见 TencentDB Agent Memory 接入 OpenClaw 教程。

常见故障快速定位

小结

Ollama + OpenClaw 的稳定部署从原生 API 开始：先确认 127.0.0.1:11434/api 和模型，再用原生（非 /v1）地址让 OpenClaw 识别 provider，最后按最小权限开放工具与记忆能力。把模型、端口、进程边界和插件拆开验证，排错会比反复重装更快也更安全。