将 OpenClaw（一个开源的自动化爬虫与Agent框架）与本地 openclaw 配置 Ollama 部署的大模型集成，核心在于利用 Ollama 提供的 OpenAI 兼容 API。OpenClaw 通常设计为支持 OpenAI 协议，因此只需将其配置指向本地的 Ollama 服务即可。
以下是基于 2026 年主流版本的详细集成流程：
在配置 OpenClaw 之前，必须确保 Ollama 服务已就绪且模型适合 Agent 任务。
1. 启动 Ollama 服务
确保 Ollama 正在运行。
默认监听地址：
2. 选择并优化模型 (关键步骤)
OpenClaw 作为 Agent，需要模型具备较强的指令遵循能力和函数调用 (Function Calling) 能力。
- 推荐模型: (中文好), (通用强), 。
- 拉取模型:
3. 创建高上下文专用模型 (可选但推荐)
爬虫任务通常涉及长网页内容，默认模型的上下文（Context Window）可能不足（通常为 4k 或 8k）。建议创建一个 32k 上下文的版本：
- 新建文件 :
- 构建新模型:
记住这个模型名称 ，稍后配置要用。
OpenClaw 的配置方式取决于其版本（CLI 交互式或配置文件）。以下是两种主流方法。
方法 A：通过环境变量配置 (最通用，推荐 Docker/脚本使用)
OpenClaw 通常读取标准的环境变量来连接 LLM 提供商。
- 设置环境变量:
在运行 OpenClaw 之前，导出以下变量：
- 启动 OpenClaw:
方法 B：修改配置文件 ( 或 )
如果你使用配置文件管理，找到 OpenClaw 的配置目录（通常在 或项目根目录）。
配置示例 ():
注意： 对于 OpenClaw 提取结构化数据至关重要，确保你的 Ollama 模型支持此功能（Qwen2.5 和 Llama 3.1 均支持）。
在正式运行爬虫任务前，先进行连通性测试。
1. 测试 API 连通性
使用 确认 OpenClaw 能访问 Ollama：
如果返回 JSON 列表包含你的模型，说明网络通畅。
2. 运行 OpenClaw 简单任务
创建一个简单的测试任务（例如提取某新闻标题），观察日志：
观察重点：
- 无报错: 没有出现 或 。
- 响应速度: 本地模型首字生成时间 (TTFT) 应在秒级。
- 输出质量: 检查是否正确提取了数据。如果模型胡言乱语，可能是上下文不够（回到第一阶段调整 ）或温度参数过高。
场景 1：跨机器部署 (Docker 中的 OpenClaw 连接 宿主机的 Ollama)
如果 OpenClaw 运行在 Docker 容器中，而 Ollama 运行在宿主机：
- 宿主机配置: 设置 并重启 Ollama。
- 防火墙: 确保宿主机防火墙允许 11434 端口。
- 容器配置:
- Linux: 设为 或宿主机 IP。
- Mac/Win: 设为 。
常见错误及解决方案
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