二、验证Ollama服务状态

在配置之前，先确认Ollama服务正常运行并已下载所需模型。

1. 检查Ollama服务

访问以下地址确认服务状态：

应返回 “Ollama is running”

2. 查看可用模型

访问API接口查看已下载的模型列表：

当前已安装的模型：

• deepseek-r1:latest - 8.2B参数，深度求索开发，中文理解能力强
• llama3:latest - 8.0B参数，Meta开发，通用对话能力强
• nomic-embed-text:latest - 137M参数，文本嵌入模型

三、网络配置问题解决

问题根源

Docker容器内部所理解的 127.0.0.1 或 localhost，指向的是容器自己的虚拟空间，而不是运行Ollama的Windows宿主机。这就像容器在问"自己"要模型，自然就找不到服务。

解决方案：使用 host.docker.internal

对于Windows版的Docker Desktop，它内置了一个特殊的域名 host.docker.internal，专门用来让容器访问宿主机上的服务。

四、配置方法

方法一：Web UI配置（推荐）

• 访问OpenClaw Web界面：http://localhost:18789
• 登录后，点击侧边栏的 Settings 进入设置页面
• 找到 Model Providers 或类似的模型管理选项
• 在提供商列表中找到 Ollama，点击进行配置
• 确认 API URL 或 Base URL 正确：

• 如果没有自动发现模型，手动添加模型，填写完整的模型名称：
  • deepseek-r1:latest
  • llama3:latest
• 配置完成后，在创建新聊天对话时，在顶部下拉菜单中选择所需的Ollama模型

方法二：使用 onboard 命令配置

如果Web界面中没有找到合适的设置入口，可以使用交互式向导配置：

进入OpenClaw容器终端：

运行配置向导：

当向导进行到 “Ollama base URL” 这一步时，输入新地址：

继续完成后续的设置，确认默认模型

退出容器并重启服务：

方法三：环境变量配置（推荐长期使用）

为了避免每次都需要手动输入地址，可以通过修改容器配置来一劳永逸地解决问题：

停止并移除当前容器：

重新创建容器，添加 --add-host 参数和环境变量：

关键参数说明：

• --add-host=host.docker.internal:host-gateway：将宿主机地址固化到容器配置
• OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434：设置Ollama服务地址

方法四：配置文件手动配置

• 导航到持久化数据目录：Z:\Tools\docker\openclaw\data
• 找到或创建 openclaw.json 配置文件
• 添加或修改以下内容：

• 保存文件并重启容器：

五、验证配置成功

1. 容器内测试连通性

运行以下命令，检查容器是否能连接到Ollama并返回模型列表：

如果返回了包含 deepseek-r1:latest 模型的JSON信息，代表连接成功。

2. Web界面测试

• 访问 http://localhost:18789
• 创建新聊天对话
• 在模型选择下拉菜单中确认能看到Ollama模型
• 发送测试消息，确认模型能正常响应

3. 命令行验证

如果列表中包含 deepseek-r1:latest，说明配置成功。

六、常见问题排查

1. 确保Ollama服务已运行

• 确认宿主机上的Ollama服务正在运行
• 确认 deepseek-r1:latest 模型已下载

2. 网络连通性测试

在容器内执行：

如果返回模型列表，说明网络连接正常。

3. Windows防火墙检查

如果依然连接失败，检查Windows Defender防火墙，确保没有阻止Docker的网络访问。

4. 模型响应失败

• 确认模型已下载到Ollama
• 验证模型名称正确
• 查看OpenClaw和Ollama日志寻找错误信息

5. 检查模型是否支持工具调用

为了完整使用OpenClaw的Skills功能，模型需要支持工具调用（Function Calling）。

支持工具调用的主流模型：

• deepseek-r1
• qwen2.5
• llama3.1

七、最佳实践

• 推荐使用方法三：通过环境变量和--add-host参数配置，一劳永逸
• 优先使用Web UI配置：最方便直观，不易出错
• 使用onboard向导：自动完成大部分配置工作
• 选择支持工具调用的模型：充分发挥OpenClaw能力
• 定期检查模型更新：保持Ollama和OpenClaw为最新版本

八、模型选择建议

九、总结

配置OpenClaw使用本地Ollama模型的核心步骤：

• 理解Docker网络原理：127.0.0.1在容器内指向容器自身
• 使用host.docker.internal访问宿主机服务
• 选择合适的配置方法（推荐环境变量配置）
• 配置Ollama API地址和默认模型
• 验证配置成功并测试使用

通过以上配置，即可在OpenClaw中便捷地使用本地部署的Ollama模型，享受私有化的AI对话体验。