Linux环境下配置openclaw并连接到局域网ollama模型

目录

• openclaw配置教程（linux+局域网ollama）
• 一、相关网站
• 二、前置条件
• 三、 环境
• 四、部署
• 1、用npm安装，然后进入部署界面
• 2、openclaw安装引导
• 3、配置provider和model
• 4、飞书安装和配置
• 5、消息测试
• 五、后续

ollama：

• https://github.com/ollama/ollama
• https://ollama.com/

openclaw：

• https://openclaw.ai/
• https://docs.openclaw.ai/

在本地局域网内的机器上已经部署了ollama

ollama模型已下载，服务已经开启，可以通过curl http://local.ollama.host:11434/v1/model 获取到模型信息就行了

• openclaw部署在一台linux机器A上
• ollama部署在另一台机器 B上

本文中机器A是centos8 yum源已换、已经安装node22+，npm换源淘宝源

# Recommended: global install (npm/pnpm) 
npm install -g openclaw@latest 
# or: pnpm add -g openclaw@latest 
# Onboard + install the service (launchd/systemd user service) 
openclaw onboard --install-daemon

workspace: ~/clawd 当然你也可以修改

channel可以先跳过，后面可以安装飞书插件

provider也先跳过，后面改配置加本地ollama

model随便选一个

skill跳过
Gateway相关默认

安装后选webUI 会出来ssh连接链接和浏览器访问链接

nano ~/.openclaw/openclaw.json

然后主要是models和agent要改

"models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://local.ollama.host:11434/v1",
        "apiKey": "ollama-local",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3:30b",
            "name": "Qwen3 30B",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 327680
          },
          {
            "id": "qwen3-coder:30b",
            "name": "Qwen3 Coder 30B",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 327680
          },
          {
            "id": "qwen2.5:14b",
            "name": "Qwen2.5 14B",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 327680
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "ollama/qwen3-coder:30b",
        "fallbacks": [
          "ollama/qwen2.5:14b"
        ]
      },
      "models": {
        "ollama/qwen3:30b": {},
        "ollama/qwen3-coder:30b": {},
        "ollama/qwen2.5:14b": {}
      },
      "workspace": "/root/clawd",
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "thinkingDefault": "off",
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },

现在就已经可以通过本地模型进行对话了

clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu

访问飞书开放平台：https://open.feishu.cn/app

使用您的飞书账号登录。

1. 点击「创建企业自建应用」按钮
2. 填写应用信息：

• 应用名称：您喜欢的名称
• 应用描述：
• 应用图标：可选，建议上传一个有辨识度的图标

• 创建飞书应用

创建应用后，进入应用详情页面：

1. 点击左侧菜单「凭证与基础信息」
2. 记录以下信息：

• App ID（应用 ID）
• App Secret（应用密钥）

获取应用凭证

⚠️ 重要提示：App Secret 是敏感信息，请妥善保管，不要泄露给他人。

使用 clawdbot config set 命令配置飞书参数：

# 配置 App ID（替换为您的实际 App ID）
clawdbot config set channels.feishu.appId "cli_xxxxxxxxxxxxxxxx"
# 配置 App Secret（替换为您的实际 App Secret）
clawdbot config set channels.feishu.appSecret "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# 启用飞书通道
clawdbot config set channels.feishu.enabled true

在飞书开放平台为应用添加机器人能力：

1. 在应用管理页面，点击左侧菜单「添加应用能力」
2. 在右侧找到「机器人」卡片
3. 点击「添加」按钮

添加机器人能力

1. 点击左侧菜单「事件与回调」
2. 订阅方式：都选择推荐的使用长连接方式
3. 添加需要订阅的事件：

• ✅ im.message.receive_v1 – 接收消息

具体请参考作者项目说明文档

1. 在应用管理页面，点击左侧菜单「权限管理」
2. 搜索并开通以下权限：

必需权限：

权限	范围	说明
im:message	消息	发送和接收消息
im:message.p2p_msg:readonly	私聊	读取发给机器人的私聊消息
im:message.group_at_msg:readonly	群聊	接收群内 @机器人 的消息
im:message:send_as_bot	发送	以机器人身份发送消息
im:resource	媒体	上传和下载图片/文件

在权限列表中搜索权限并配置

完成权限和事件订阅配置后，必须创建版本并发布应用，否则配置不会生效！

配置完成后，需要重启 ClawdBot 服务使配置生效：

clawdbot gateway restart

你可以通过飞书向机器人发个消息，然后他会回复

也可以用命令主动发一个消息

openclaw message send   --channel feishu   --target "chat:oc_XXXXXXX（飞书的chatid）"   --message "这是一条测试"

也可以配置cron任务

openclaw cron add   --name "AI Server Monitor"   --cron "cron时间配置"   --session isolated   --message "定时要执行的任务"   --model "qwen3-coder:30b"   --deliver   --channel feishu   --to "chat:oc_XXXXXXXXXXX"

可以通过clawhub去安装skill扩展能力，具体查看openclaw的doc。

到此这篇关于Linux环境下配置openclaw并连接到局域网ollama模型的文章就介绍到这了,更多相关openclaw配置内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持风君子博客！