OpenClaw 的本地化部署能够实现真正的隐私安全与零调用成本。通过将 OpenClaw 与 Ollama 或 LM Studio 等本地推理引擎对接，你可以让 AI 智能体在不联网的情况下，依然具备操作文件、执行代码和管理日程的能力。
- 🛠️ 准备工作：安装本地推理引擎（Ollama/LM Studio）
- 🧩 模型选择：适合 Agent 任务的本地模型推荐
- ⚙️ 配置步骤：在 OpenClaw 中接入 OpenAI 兼容接口
- 🧪 连通性测试：确保“大脑”与“肢体”正常通信
在对接 OpenClaw 之前，你需要先在本地运行一个模型服务器。
- 方案 A：Ollama（推荐）
下载并安装 Ollama 后，在终端运行以下命令启动服务：
默认监听端口：
- 方案 B：LM Studio
下载并启动 LM Studio，在“Local Server”选项卡中点击 Start Server。
默认监听端口：
不是所有本地模型都能胜任 OpenClaw 的任务。由于 Agent 需要频繁调用工具（Function Calling），建议选择经过指令微调的模型：
- Qwen3-Coder (7B/14B)：目前开源界最适合处理代码和逻辑指令的模型之一。
- DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B：推理能力强，适合处理复杂任务拆解。
- Llama-3.2 (8B)：综合性能均衡，响应速度快。
下载命令示例（以 Ollama 为例）：
OpenClaw 采用 OpenAI 兼容协议，对接本地模型非常直观。
- 启动配置引导：
执行 。
- 设置 Provider：
在模型供应商列表中选择 或 。
- 填入本地参数：
- Base URL:
- 若使用 Ollama：
- 若使用 LM Studio：
- API Key: 填入任意字符（本地引擎通常不需要真实 Key，但不能为空，可填 ）。
- Model Name: 填入你下载的具体模型名称（如 ）。
- Base URL:
关键提醒：请确保 OpenClaw 配置文件中的上下文长度（Context Length）设置为至少 或 。Agent 运行过程中会积累大量的工具调用历史，上下文太小会导致 AI “失忆”或报错。
配置完成后，通过以下步骤确认链路是否打通：
- 环境检查：运行 ，观察 是否显示为绿色勾选状态。
- 指令测试：在聊天终端输入：
- 观察日志：如果本地模型控制台（如 Ollama 窗口）开始滚动输出 Token，且本地文件夹出现了新文件，说明对接成功。
将 OpenClaw 对接到本地大模型，核心在于利用 Ollama 等工具提供的 OpenAI 兼容接口。这种架构不仅消除了昂贵的 API 费用，还确保了敏感数据永远不出本地网络。
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如果你觉得在树莓派或 NAS 等低功耗设openclaw备上运行这一套“全本地 AI 助手”过于复杂，那么也有国产平替”无需部署“的方式，下载实在Agent，并关联钉钉/飞书，就可以在手机上远程试用同样的自然语言操控功能，它和openclaw的区别是试用真实的模拟人类操作，帮助你在电脑上干活。
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