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Windows本地部署OpenClaw连接Ollama指南

2026-06-03

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作者菜鸟AI编辑部

摘要

在Windows系统上部署OpenClaw并连接本地Ollama模型，需安装Node js、Ollama及模型，创建支持32K上

先说个前提：这篇指南是基于实际部署经验整理出来的，目标是在 Windows 系统上从零开始搭建 OpenClaw，让它能连上本地的 Ollama 模型（比如 Qwen2.5 或 Qwen3），并具备完整的智能体能力。关键步骤怎么写、常见坑怎么填，下面都会铺开说。

一、环境准备

1.1 硬件要求

NVIDIA GPU：建议显存 ≥8GB（比如 RTX 4060/5060 系列），这是跑 7B~14B 量化模型的门槛，再低了模型跑不动或者流畅度堪忧。
内存：建议 ≥16GB（本文档实测用的是 32GB）。
磁盘空间：至少 20GB 剩余空间，模型文件比想象的占地方。

1.2 软件要求

操作系统：Windows 11（本文测试环境基于 Win11）。
PowerShell：以管理员身份运行，有些操作需要提权。
Node.js：≥18.0.0，装 OpenClaw 的依赖。
Git（可选），部分技能依赖它。

1.3 检查工具版本

node --version   # 至少 v18 以上
npm --version    # 至少 8 以上

如果 Node.js 没装，去 nodejs.org 下载 LTS 版本安装即可。

二、安装 Ollama 并下载模型

2.1 安装 Ollama

去 ollama.com 下载 Windows 版本直接安装。装好后 Ollama 会自动注册为系统服务，开机自启，省心。

验证是否装上了：

ollama --version

2.2 拉取基础模型（以 Qwen2.5 7B 为例）

ollama pull qwen2.5:7b

等待下载完成，文件大约 4.7 GB。

补充说明：如果更看重推理能力，可以试试 Qwen3 8B，命令是 ollama pull qwen3:8b。

2.3 创建支持更大上下文窗口的模型（OpenClaw 要求 ≥16K）

OpenClaw 对模型上下文窗口有个硬性要求——至少 16000 tokens。而很多基础模型默认只有 4096，所以得自己动手创建一个自定义模型。

先切到用户目录，防止权限问题：

cd C:\Users\<你的用户名>

接着创建 Modelfile：

@"
FROM qwen2.5:7b
PARAMETER num_ctx 32768
"@ | Out-File -Encoding ascii Modelfile

确认文件内容没写错：

Get-Content Modelfile

显示结果应该类似：

FROM qwen2.5:7b
PARAMETER num_ctx 32768

然后创建新模型（给个名字，比如 qwen2.5:7b-32k）：

ollama create qwen2.5:7b-32k -f Modelfile

最后验证一下：

ollama list                     # 应该能看到 qwen2.5:7b-32k
ollama show qwen2.5:7b-32k --modelfile   # 确认包含 num_ctx 32768

注意：如果创建时报错 unknown type，八成是 Modelfile 里混了不可见字符，重新用 -Encoding ascii 生成一次就能解决。

三、安装 OpenClaw

3.1 使用 npm 全局安装

npm install -g openclaw

3.2 验证安装

openclaw --version

看到类似 2026.2.22-2 的版本号就说明装好了。

四、配置 OpenClaw 连接本地模型

4.1 运行配置向导

openclaw onboard

4.2 按提示逐项配置

步骤	操作
Model/auth provider	选 Custom Provider（列表最后一项）
API Base URL	填入 http://127.0.0.1:11434/v1
API Key	填任意字符串（比如 ollama），注意不能留空
Endpoint compatibility	选 OpenAI-compatible
Model ID	输入你刚创建的模型名，比如 qwen2.5:7b-32k
后续问题	全部选 Skip for now 或 No，直到完成

重要提醒：如果配置时弹出 Verification failed，先确认 Ollama 服务是否在运行，跑一下 ollama list 试试。

4.3 验证配置是否成功

配置完成之后，终端会显示 Web UI 地址（比如 http://127.0.0.1:18789）和一个 token。不用急着打开，直接进 TUI 测试更干脆。

五、解决上下文窗口错误

第一次启动 TUI 的时候，有可能会碰到这个报错：

Model context window too small (4096 tokens). Minimum is 16000.

原因很简单：OpenClaw 从模型元数据里读到的上下文还是 4096，虽然你在 Ollama 里已经设成了 32768，但 OpenClaw 缓存了旧值。

处理方法：手动改配置文件。

找到这两个 JSON 文件：

C:\Users\<用户名>\.openclaw\openclaw.json
C:\Users\<用户名>\.openclaw\agents\main\agent\models.json

用记事本打开，在 models.providers.custom-127-0-0-1-11434.models 数组里找到 id 等于你模型名的那个对象，把 contextWindow 和 maxTokens 从 4096 改成 32768。

改好的样子大概是：

{
  "id": "qwen2.5:7b-32k",
  "contextWindow": 32768,
  "maxTokens": 32768,
  ...
}

保存文件后，一定要完全退出 OpenClaw TUI（按 Ctrl+C），然后再重新启动：

openclaw tui

此时错误应该消失，AI 能正常对话了。

六、启动 TUI 并测试对话

openclaw tui

看到类似下面的提示说明启动成功了：

session agent:main:main
Wake up, my friend!

随便输入点什么，AI 就能正常回复。

七、安装常用技能（扩展功能）

OpenClaw 通过技能（Skills）来实现各种外部操作。已经就绪的技能可以用 openclaw skills list 查看。下面推荐几个基础且 Windows 上能用的。

7.1 使用 clawhub 管理技能

先安装技能管理工具本身（只需一次）：

npx clawhub install clawhub

装好后，你也可以在 TUI 里直接让 AI 帮你装技能（比如说“安装 github 技能”），不过命令行操作更稳妥。

7.2 安装推荐技能

# 文件操作（让 AI 能保存文件到工作区）
npx clawhub install filesystem-mcp
# GitHub 集成（需安装 gh CLI）
npx clawhub install github
# PDF 编辑
npx clawhub install nano-pdf
# 笔记同步
npx clawhub install notion
npx clawhub install obsidian
# 任务管理
npx clawhub install trello
# 摘要生成（支持 URL、本地文件）
npx clawhub install summarize
# 天气查询（无需 API）
npx clawhub install weather
# 本地语音识别
npx clawhub install openai-whisper
# 本地语音合成
npx clawhub install sherpa-onnx-tts

7.3 处理速率限制

如果碰到 Rate limit exceeded，说明未登录的匿名用户请求太多。解决办法：等几分钟再试，或者注册 clawhub 账号登录：npx clawhub login（按提示在浏览器里完成）。

7.4 技能安装后的必要操作

重启 OpenClaw 网关：退出 TUI（Ctrl+C）再重新运行 openclaw tui。

检查技能状态：openclaw skills list，新技能应该显示 ✓ ready。如果还是 ✗ missing，说明缺少外部依赖（比如 CLI 工具），根据提示安装就行。

比如 github 需要安装 GitHub CLI。
obsidian 需要安装 obsidian-cli。
filesystem-mcp 可能需要配置允许访问的路径。

八、常见问题及解决方法

Q1: 执行 ollama serve 提示端口 11434 被占用

原因：Ollama 已经在后台作为系统服务运行了。
解决：直接用就行，不用手动启动。如果想重启，在任务管理器中结束 ollama.exe 进程，再重新跑 ollama serve。

Q2: OpenClaw 配置时提示 Verification failed: This operation was aborted

可能原因：

Ollama 服务没运行 → 跑一下 ollama list 测试。
API Key 留空了 → 填任意字符串就行。
Base URL 末尾少了 /v1 → 正确的地址是 http://127.0.0.1:11434/v1。

Q3: 启动 TUI 后仍然报上下文窗口过小，但已经修改了配置文件

解决：确认你改的是正确的模型条目（就是你实际用的模型 ID）。改完之后，务必完全退出 TUI（按 Ctrl+C），并重启 OpenClaw 网关。如果还不行，可以试试删除 ~/.openclaw/agents/main/agent/models.json 让系统重新生成（最好先备份）。

Q4: 技能安装后状态仍为 ✗ missing

原因：技能依赖的外部工具没装，或者没加到 PATH 里。

解决：看技能描述，把需要的 CLI 工具装上。比如：

github → 安装 gh
obsidian → 安装 obsidian-cli
openai-whisper → 下载 whisper.cpp 的 Windows 可执行文件并加入 PATH。

Q5: 技能安装时遇到 Rate limit exceeded

解决：等 10-15 分钟再试，或者用 npx clawhub login 登录提高限额。

Q6: AI 无法将文件保存到桌面（权限问题）

默认权限：AI 只能读写 OpenClaw 工作区目录 ~/.openclaw/workspace。
临时方案：让 AI 把文件保存到工作区，你自己手动复制到桌面。
进阶方案：配置 filesystem-mcp 技能，允许访问额外路径（需要改技能配置，比较复杂，按需查文档）。

Q7: Windows 上哪些技能不可用？

依赖 macOS 专有框架的技能没法用，比如：

apple-notes, bear-notes, apple-reminders, things-mac, bluebubbles, imsg。

九、下一步

现在你的 OpenClaw 已经具备了基础的对话能力，也安了一些实用的技能。接下来你可以：

在 TUI 里试着让 AI 总结文档、管理 GitHub、生成图像等。
探索更多技能：npx clawhub search <关键词>。
配置消息通道（比如 Telegram），让 AI 接入即时通讯。

如果遇到任何问题，欢迎查阅 OpenClaw 官方文档 docs.openclaw.ai 寻求帮助。祝你使用愉快！

来源：互联网

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