openclaw + ollama本地模型（不消耗token） + 飞书部署教程

本文详细介绍了在Windows和Mac系统上本地部署Ollama大语言模型的完整流程。主要内容包括：1）Ollama的下载安装与验证；2）常用模型推荐及运行方法；3）API调用与网络配置；4）通过WSL2安装OpenClaw实现飞书机器人对接；5）日常使用与维护指南。文章提供了针对不同电脑配置的模型选择建议，详细说明了安装过程中可能遇到的问题及解决方案，并给出了推荐的技能扩展方案。该教程帮助用户快

一只理智恩

897人浏览 · 2026-03-08 19:54:31

一只理智恩 · 2026-03-08 19:54:31 发布

可能有些图片加载不出来，详细的访问公众号搜木子恩观看

废话不多说直接步入正题！！！

windows，mac为例，云端部署私信发教程

一、ollama本地模型安装

1、下载 Ollama

打开官网：

https://ollama.com/

点击 Download

选择：

Windows

下载后会得到安装包：

2、安装

双击安装：

OllamaSetup.exe

安装流程非常简单：

Next → Install → Finish

安装后出现窗口

安装完成后 Ollama会自动启动服务。

默认运行端口：

http://localhost:11434

3、验证是否安装成功

打开 CMD 或 PowerShell（快捷键win+r输入cmd然后回车）

输入：

ollama -v

这就已经成功了

4、运行第一个大模型

推荐第一个运行（先跑通然后为大家推荐怎么配置最合适）：

LLaMA 3

命令：

ollama run llama3

第一次运行会：

自动下载模型自动加载模型

模型大小大概：

4GB-5GB之间

下载完成后就能聊天：

>>> hello

输入 /bye 退出对话

5、常用模型推荐（需要根据不同使用自行配置不懂得可以咨询我，给你最优推荐）

可以运行这些模型：

聊天模型

ollama run llama3

ollama run qwen2

编程模型

ollama run deepseek-coder

或者

ollama run qwen2.5-coder

推理模型

ollama run deepseek-r1

6、查看已安装模型

ollama list

7、删除模型

ollama rm llama3

8、Ollama API（开发使用）

Ollama自带 API：

http://localhost:11434/api/generate

例如：

curl http://localhost:11434/api/generate

端口和监听地址都是可以修改的主要有 3 种方式

修改监听地址

Ollama通过环境变量控制：OLLAMA_HOST例如改成：0.0.0.0:8080Windows CMD：set OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080ollama serve访问地址就变成：http://localhost:8080/api/generate

局域网设备访问你的 Ollama

设置：set OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollama serve然后用你的电脑 IP 访问：http://192.168.1.xx:11434/api/generate手机或其他电脑也能调用。

反向代理（生产环境推荐）

如果你做 AI应用 / Web服务，一般不会直接暴露11434。而是用：NginxCaddy代理。例如：https://ai.example.com代理到：http://localhost:11434Nginx示例：location /api/ {    proxy_pass http://127.0.0.1:11434;}

注意：API路径不能改

/api/generate/api/chat/api/tags

这些 API路径是固定的，不能修改。

只能改：

host
port
域名代理

很多开发框架可以直接接入，例如：

LangChain
LlamaIndex

9、推荐模型

如果你电脑配置一般：

模型	参数规模	特点
DeepSeek-R1	600B+ MoE	推理能力最强
Qwen3	235B	多语言能力强
GLM-5	400B	推理 + 编程强
Llama 3.3	70B	通用能力强

模型	参数	用途
Qwen2.5 32B	32B	中文最强
DeepSeek-R1 32B	32B	推理
Mixtral 8x7B	56B MoE	综合能力
Llama 3 70B	70B	通用聊天

模型	参数	能力
Llama3 8B	8B	最均衡
Mistral 7B	7B	速度快
Gemma 2 / 3	9B	写作
Phi-3 Mini	3B	轻量

电脑配置	推荐模型	能力
4GB RAM	Phi-3 / Qwen 0.6B	简单问答
8GB RAM	Mistral 7B	GPT3级
16GB RAM	Llama3 8B / Gemma 9B	GPT4
32GB RAM	Qwen2.5 14B	GPT3.5+
64GB RAM	Qwen2.5 32B	GPT4 early
GPU 24GB	DeepSeek-R1 32B	GPT4
多GPU	Llama3 70B	GPT4+

给这个用户 sudo 权限

继续执行：

usermod -aG sudo lienlien是我自己起的名字要换成你们自己的

设置它为默认登录用户

执行：

printf "[user]\ndefault=lien\n" > /etc/wsl.conf

退出并重启 WSL

先退出 Ubuntu：

exit

然后回到 Windows PowerShell，执行：

wsl --shutdown

和

wsl -d Ubuntu-22.04

如果正常，你应该会看到类似：

lien@SK-20250814VKAY:~$

这就说明普通用户配置好了。

接下来直接安装 OpenClaw。

先执行这组：

一定先要先执行这个

cd ~

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

密码不会显示的，输入后直接回车就行了（过程有点慢一定要等执行完）

sudo apt install -y curl git build-essential （等待执行完毕）

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - sudo apt install -y nodejs

（上面命令一次性复制粘贴执行）

依次执行：

node -v

npm -v

确认 node -v 是 v22.x.x 之后，再执行：

npm install -g openclaw@latest

如果 npm install -g 提示权限问题，就改用：

sudo npm install -g openclaw@latest

如果npm太慢就改用pnpm

在 Ubuntu 里执行：

pnpm setup

它执行完后，再执行：

source ~/.bashrc

然后检查：

pnpm bin -gecho$PATH

再安装 OpenClaw：

pnpm add -g openclaw@latest

装完再试：

openclaw --help

openclaw onboard --install-daemon

选择后会这样

不要着急动，先挨个执行

wsl -d Ubuntu-22.04

cd ~

然后执行

ip route show | grep -i default | awk '{ print $3 }'

获取自己ip

填地址

这里选第一个：

Paste API key now

直接按 Enter。

下一步如果让你输入 API key，就填：

ollama-local

这只是本地 Ollama 的占位值，不是真实云厂商密钥

这里选：

OpenAI-compatible

保持当前选中，直接按 Enter。

这是安装allama的时候演示安装的

我演示的时候选择的是

qwen2:latest

所以在 Model ID 那里输入：

qwen2:latest

然后按 Enter。

根据自己的安装情况填写

在 OpenClaw 当前这一步，选：

Change base URL

然后把现在的：

http://172.22.48.1:11434

改成：

http://172.22.48.1:11434/v1

然后后面保持：

API Key：

ollama-local

已经成功了

现在这个

Endpoint IDcustom-172-22-48-1-11434

你直接按 Enter 就行，保持默认值。

这是 OpenClaw 给你这条模型连接配置起的一个名字，相当于：

这条连接的唯一标识
后面在配置里区分不同模型接口用的
你不用改也没问题

好了，已经装成功并完成初始化了。

图里几个关键信号都说明已经跑起来了：

Onboarding complete
Dashboard ready
有本地控制台地址：
- http://localhost:18789/
已经生成 token
当前回到命令行提示符了

然后执行

第一步：在 Ubuntu 里开启 systemd

执行：

sudo sh -c 'printf "[boot]\nsystemd=true\n" > /etc/wsl.conf'

然后检查文件

cat /etc/wsl.conf

正常应该看到：

[boot]systemd=true

第二步：退出 Ubuntu

执行：

exit；

第三步：回到 Windows PowerShell，彻底重启 WSL

执行：

wsl--shutdown

然后重新进入 Ubuntu：

wsl -d Ubuntu-22.04

第四步：重新检查 systemd

进 Ubuntu 后执行：

systemctl --version

如果这里能正常显示版本信息，就说明 systemd 开好了。

先退出 root

在当前 Ubuntu 里执行：

exit

如果退出后回到 Windows，再进 Ubuntu：

wsl -d Ubuntu-22.04

正常应该回到：

lien@SK-20250814VKAY:~$

如果进去后还是 root，就执行：

su - lien

如果提示密码，就输入你之前给 lien （自己设置的名字）设置的那个 Linux 密码。

注意：lien是因为默认用户起的名字是lien，实际中用你们自己的

进去普通用户后，执行命令测试是否可用：

openclaw doctor --repair等待一段时间后出现如下情况说明正常的

执行：

openclaw gateway install

说明服务装了，但还没启动

执行：

systemctl --user daemon-reload

systemctl --user start openclaw-gateway

systemctl --user status openclaw-gateway --no-pager

openclaw gateway status

openclaw status

openclaw models status --probe

复制全部的命令一次性执行，如图这就ok了

在 WSL 里执行：

openclaw dashboard

根据自己输出的链接打开不要用我的，用自己的

18789+2才能浏览器打开（18791）

要复制完整链接到 Windows 浏览器打开。

不要打开这个：

http://localhost:18789

要打开它输出的完整地址，也就是这一条：

http://localhost:18789/#token=自己的

或者这条也可以：

http://127.0.0.1:18789/#token=自己的

如果打不开请执行

cd ~

rm -rf ~/openclaw

sudo apt install -y unzip

cp /mnt/d/AI/openclaw-main.zip .

unzip -o openclaw-main.zip

mv openclaw-main openclaw

cd openclaw

注意：

/d/AI/openclaw-main.zip . 是文件目录

下载

openclaw-main.zip的目录换成自己的

全复制执行

确认是否在 ~/openclaw 目录里

执行

cd ~

ls /mnt/d/AI

cp /mnt/d/AI/openclaw-main.zip .

unzip -o openclaw-main.zip

mv -f openclaw-main openclaw

cd ~/openclaw

pwd

这样就对了

然后执行

sudo npm install -g pnpm

pnpm -v

pnpm install （等执行完毕）

pnpm ui:build （构建 Dashboard 前端）

pnpm build （构建源码版 OpenClaw）

如果两条都成功

接着执行：

pnpm openclaw gateway --port 18789

正常，这不是新报错，意思是：

你源码版已经构建成功了
但 18789 端口已经被之前的 OpenClaw gateway 占用了
所以源码版没法再抢这个端口

你现在有两种走法。

方案 1：最省事，换个端口跑源码版

直接在 ~/openclaw 目录执行：

pnpm openclaw gateway --port19001

然后浏览器打开：

http://127.0.0.1:19001/

如果它给你 token，就用带 token 的完整链接打开。

你现在先打开这个：

http://127.0.0.1:19001/

如果需要 token，就用：

http://127.0.0.1:19001/#token=你的token

怎么拿 19001 这套的 token

保持这个 pnpm openclaw gateway --port 19001 窗口别关。另开一个新的 WSL 窗口，进源码目录后执行：

cd ~/openclawpnpm openclaw dashboard --port19001

如果这个子命令不认，再试：

cd ~/openclawpnpm openclaw config get gateway.auth.token

方案 2：停掉旧的 18789 服务，再让源码版占用 18789

如果你就是想继续用 18789，那先停旧服务：

openclaw gateway stopsystemctl --userstop openclaw-gateway

然后再启动源码版：

cd ~/openclawpnpm openclaw gateway --port18789

再打开：

http://127.0.0.1:18789/

你现在跑通的是 源码版 19001。后面要用这套 Dashboard，记住启动方式就是在 ~/openclaw 目录执行：

pnpm openclaw gateway --port19001

然后浏览器打开：

http://127.0.0.1:19001/

后面就是部署飞书或者企业微信了

飞书为例

执行（依次执行）

cd ~/openclaw

pnpm openclaw plugins install ./extensions/feishu

pnpm openclaw channels add

先别填

来到https://open.feishu.cn/app?lang=zh-CN

进入你创建的 企业自建应用
找到 凭证与基础信息
复制：
- App ID
- App Secret

要把真实的 App Secret 粘贴到这里

添加机器人

然后开通权限-至少这几个都要开

然后回终端继续

在刚才那个 OpenClaw 终端里，保持：

Feishu connection mode 选 WebSocket (default)

然后按 Enter 继续。

选完 Skip 之后：

退出这个添加向导

回到 ~/openclaw
启动源码版网关：

cd ~/openclaw

pnpm openclaw gateway --port 19001

保持这个窗口不要关。

然后回飞书后台

使用长连接接收事件点“保存”

点“添加事件”

添加这个事件：

im.message.receive_v1

4）保存事件列表

然后继续做两件事

5）去“权限管理”确认权限

至少确认这些已经有：

im:message
im:chat
contact:user.base:readonly

如果有更细的消息读写权限，也都开上。

6）去“版本管理与发布”

创建版本并发布。

不发布的话，很多配置不会真正生效。

还要批准配对一下

例如我的

飞书里收到的是：

Pairing code: SWDJAAS9

终端确认收到了：

pairing request sender=ou_40736afbe962a5f3ccd75efe134d1a78

然后执行

cd ~/openclaw

pnpm openclaw pairing approve feishu SWDJAAS9

记得要启动一下

然后回到飞书里，再给机器人发一句

大模型正常

小龙虾正常（权限提示可以后续根据自己需要配置然后发布生效）

至此搭建完成✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

需要注意的是：每次使用必须大模型和小龙虾全部启动

一、现在这套架构

OpenClaw 源码版：WSL2 Ubuntu 里运行
Ollama：Windows 原生运行
飞书渠道：WebSocket 长连接
OpenClaw Dashboard：19001
Browser control：19003
当前模型：qwen2:latest

二、日常启动顺序

1）先启动 Windows 上的 Ollama

在 Windows CMD 里：

set OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollama serve

如果想看模型列表：

ollama list

这个窗口不要关。

2）启动 WSL Ubuntu

在 Windows 里：

wsl-dUbuntu-22.04

如果进去是 root，切换到普通用户：

su- lien

3）进入 OpenClaw 项目目录

cd ~/openclaw

4）启动 OpenClaw Gateway

pnpm openclaw gateway --port19001

这个窗口不要关。

正常启动时，你会看到类似

feishu[default]: starting WebSocket connection...
WebSocket client started
ws client ready

这说明：

OpenClaw 已启动
飞书长连接已建立
飞书机器人可以收消息了

5）打开 Dashboard

浏览器打开：

http://127.0.0.1:19001/

三、日常停止方式

1）停止 OpenClaw

在运行 pnpm openclaw gateway --port 19001 的那个终端里：

Ctrl + C

2）停止 Ollama

在 Windows 里运行 ollama serve 的窗口按：

Ctrl + C

3）关闭 WSL

在 Windows 里：

wsl--shutdown

四、最常用命令

查看 OpenClaw 状态

cd ~/openclawpnpm openclaw status

更详细：

cd ~/openclawpnpm openclaw status --deep

查看模型状态

cd ~/openclawpnpm openclaw models status

探测模型可用性：

cd ~/openclawpnpm openclaw models status --probe

看日志

持续看日志：

cd ~/openclawpnpm openclaw logs --follow

如果你主要看飞书，也可以配合 grep：

cd ~/openclawpnpm openclaw logs --follow | grep-i feishu

本地 CLI 测试一轮 agent

cd ~/openclawOPENCLAW_GATEWAY_PORT=19001 pnpm openclaw agent --local--to+10000000001--message"你好"

批准飞书 pairing

如果飞书第一次私聊返回 pairing code，就执行：

cd ~/openclawpnpm openclaw pairing approve feishu <CODE>

把 <CODE> 换成飞书里看到的码。

五、你这套飞书的关键配置

你现在已经写进配置的核心内容是：

channels.feishu.enabled = true
connectionMode = websocket
domain = feishu
groupPolicy = disabled

这表示：

飞书已启用
使用 WebSocket 长连接
走中国区飞书
群聊默认不回复，只测私聊

六、飞书日常测试方法

最简单测试

在飞书里给机器人发：

你好

或：

请只回复两个字：成功

代码能力测试

请用 Python 写一个冒泡排序

指令跟随测试

请只回复：会，我可以写代码。

七、常见问题与处理

1）飞书发消息没反应

先看 OpenClaw 网关窗口是否还开着。

如果 gateway 关了：

cd ~/openclawpnpm openclaw gateway --port19001

再看日志里有没有

feishu[default]: starting WebSocket connection...
WebSocket client started
ws client ready

如果没有，说明飞书长连接没起来。

2）飞书后台保存不了“事件与回调”

常见原因是：

OpenClaw 还没真正连上飞书长连接
飞书后台检测不到应用连接

处理方式：

先启动 OpenClaw gateway
看到 ws client ready
再回飞书后台点保存

3）第一次私聊提示 “access not configured”

这不是坏了，是默认私聊策略 pairing 在起作用。

飞书里会给你一条类似：

Pairing code: XXXXXXXX

然后在 WSL 里批准：

cd ~/openclawpnpm openclaw pairing approve feishu XXXXXXXX

4）回复里显示“用户 283260”这种数字，不够自然

这是因为飞书联系人权限不够。

去飞书开放平台 权限管理 里补至少一个：

contact:contact.base:readonly

补完后：

创建新版本
发布应用

这样后面更有机会显示真实昵称，而不是数字用户标识。

5）Dashboard 能打开，但回答偶尔很乱

这类情况你前面已经遇到过，本质上多半是：

当前 UI 会话状态脏了
内部 tool call 被前台显示
当前聊天页偶尔走偏

处理办法

点 New session
或直接刷新页面
然后重新开始一轮简单对话

6）OpenClaw 回答偶尔像程序报错

如果看到类似：

session_status
Validation failed for tool "message"
unknown session ID

这通常不是 Ollama 坏了，而是：

Dashboard 当前会话状态有问题
tool 路由走偏了

优先：

刷新 Dashboard
新开会话
再测试

7）飞书插件重复加载

你前面已经修过一次。以后如果再看到：

duplicate plugin id detected

优先检查：

~/.openclaw/extensions/feishu
~/openclaw/extensions/feishu

源码版最稳做法是：

保留源码目录里的 ~/openclaw/extensions/feishu
不要再保留重复 install 副本

8）飞书连接有了，但后台还提示权限不足

你前面日志里出现过这类错误：

Access denied...required scopes:contact:contact.base:readonly...

这说明：

飞书机器人能连上
但部分联系人/用户信息权限不够

通常不一定会阻止基本聊天，但会影响：

用户昵称读取
某些用户/联系人相关功能

处理办法：

去飞书后台补权限
创建新版本
发布应用

八、推荐你的固定日常启动模板

Windows 端

set OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollama serve

WSL 端

su- liencd ~/openclawpnpm openclaw gateway --port19001

浏览器

http://127.0.0.1:19001/

飞书

直接给机器人发消息测试。

九、推荐你的固定排查模板

先看模型

cd ~/openclawpnpm openclaw models status --probe

再看整体状态

cd ~/openclawpnpm openclaw status --deep

再看飞书日志

cd ~/openclawpnpm openclaw logs --follow | grep-i feishu

十、一句话速查版

启动 OpenClaw

cd ~/openclawpnpm openclaw gateway --port19001

Dashboard

http://127.0.0.1:19001/

批准飞书 pairing

cd ~/openclawpnpm openclaw pairing approve feishu <CODE>

看状态

cd ~/openclawpnpm openclaw status --deep

停止

Ctrl + C

补充-安装skills(根据自己需要安装配置，我这里做个参考)

1）GitHub 系

要让 OpenClaw 更像工程助手，GitHub 系最值。

重点是：

gh-issues
gitgrep
github

这类通常先装 GitHub CLI。

先检查有没有：

gh --version

如果没有，再装。

2）视频帧提取

这个通常只要有 ffmpeg 就更容易启用。

检查：

ffmpeg -version

3）xurl / 通用 API 调用

能扩展很多服务能力。

4）coding-agent 深用

先补这一批通用依赖

在 Ubuntu 里执行：

sudo apt updatesudo apt install -y gh ffmpeg jq ripgrep curl

这几个分别对应

gh：GitHub 相关 skills
ffmpeg：视频/音频/帧提取相关 skills
jq：很多 CLI/JSON 处理会用到
ripgrep：搜索类能力常用
curl：通用网络/API 调试常用

装完立刻验证

执行：

gh --versionffmpeg -versionjq --versionrg --versioncurl--version

然后重新看 skills 状态

回到项目目录执行：

cd ~/openclawpnpm openclaw skills

重点看：

github
gh-issues
gitgrep
video-frames

有没有从 missing 变成 ready。

这次并没有真正安装gh / ffmpeg / jq / ripgrep，只是又检查了一遍版本，所以 skills 还是停留在：

Skills (9/55 ready)

也就是说，目前还是这几个最有用：

feishu-doc
feishu-drive
feishu-perm
feishu-wiki
coding-agent
healthcheck
skill-creator
tmux
weather

这套已经够做：

飞书聊天助手
飞书文档 / 云盘 / wiki 辅助
基础代码生成
基础环境检查
天气查询

在 Ubuntu 里直接执行这条：

sudo apt update && sudo apt install -y gh ffmpeg jq ripgrep

执行之后查看

然后执行

gh auth login

选 GitHub.com
然后按 Enter

后面再选：

HTTPS
Login with a web browser

授权完成后，终端会自动继续。
1. 先记下这个验证码
  50A5-B388 （这是我的，看自己的）
2. 在当前终端里按 Enter
3. 如果浏览器没自动打开，就手动在 Windows 浏览器 打开 GitHub 设备登录页面一般会跳到 GitHub 的 device login / activate 页面
4. 登录你的 GitHub 账号
5. 输入这串验证码：
  50A5-B388
6. 点授权 / 继续

gh auth status

直接这样：

gh repo view 仓库名gh issue list --repo 仓库名

比如：

gh repo view openclawgh issue list --repo openclaw

把 openclaw 换成你自己的真实仓库,这样就可以帮你写代码提交代码修改代码了

其他skills

1. `summarize`

这个很实用，适合：

总结网页
总结本地文件
提取长文本内容
作为“发我一个链接/文档，你帮我概括”能力

这个优先级很高。

2. `openai-whisper` 或 `openai-whisper-api`

如果后面想做：

语音转文字
音频转录
视频字幕提取

那这组值得补。本地优先考虑 openai-whisper，云端就 openai-whisper-api

3. `notion`

如果你平时用 Notion 记笔记/做项目管理，这个很值。

4. `slack`

如果你后面还要接团队协作，Slack 值得补

反正skills根据自己需求补也很简单，其他的skills安装就不演示了

至此结束，安装以及使用问题都可以评论或私信询问，如果有帮助你还请点赞支持

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聊天模型

注意：API路径不能改

给这个用户 sudo 权限

设置它为默认登录用户

退出并重启 WSL

第一步：在 Ubuntu 里开启 systemd

第二步：退出 Ubuntu

第三步：回到 Windows PowerShell，彻底重启 WSL

第四步：重新检查 systemd

先退出 root

如果两条都成功

方案 1：最省事，换个端口跑源码版

怎么拿 19001 这套的 token

方案 2：停掉旧的 18789 服务，再让源码版占用 18789

然后回终端继续

4）保存事件列表

然后继续做两件事

5）去“权限管理”确认权限

6）去“版本管理与发布”

一、现在这套架构

二、日常启动顺序

1）先启动 Windows 上的 Ollama

2）启动 WSL Ubuntu

3）进入 OpenClaw 项目目录

4）启动 OpenClaw Gateway

正常启动时，你会看到类似

5）打开 Dashboard

三、日常停止方式

1）停止 OpenClaw

2）停止 Ollama

3）关闭 WSL

四、最常用命令

查看 OpenClaw 状态

查看模型状态

看日志

本地 CLI 测试一轮 agent

批准飞书 pairing

五、你这套飞书的关键配置

六、飞书日常测试方法

最简单测试

代码能力测试

指令跟随测试

七、常见问题与处理

1）飞书发消息没反应

再看日志里有没有

2）飞书后台保存不了“事件与回调”

3）第一次私聊提示 “access not configured”

4）回复里显示“用户 283260”这种数字，不够自然

5）Dashboard 能打开，但回答偶尔很乱

处理办法

6）OpenClaw 回答偶尔像程序报错

7）飞书插件重复加载

8）飞书连接有了，但后台还提示权限不足

八、推荐你的固定日常启动模板

Windows 端

WSL 端

浏览器

飞书

九、推荐你的固定排查模板

先看模型

再看整体状态

再看飞书日志

十、一句话速查版

启动 OpenClaw

Dashboard

批准飞书 pairing

看状态

停止

1）GitHub 系

2）视频帧提取

3）xurl / 通用 API 调用

4）coding-agent 深用

先补这一批通用依赖

这几个分别对应

装完立刻验证

然后重新看 skills 状态

1. summarize

2. openai-whisper 或 openai-whisper-api

1. `summarize`

2. `openai-whisper` 或 `openai-whisper-api`

3. `notion`

4. `slack`