本文档介绍如何在OpenClaw（龙虾）中连接并使用本地Ollama模型。配置成功后，可以在Web界面中选择并使用已下载的Ollama模型进行智能对话。
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：
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http://host.docker.internal:11434 |
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：
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http://host.docker.internal:11434/api/tags |
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：
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http://host.docker.internal:11434 |
- 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：
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docker exec -it openclaw /bin/sh |
运行配置向导：
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openclaw onboard |
当向导进行到 “Ollama base URL” 这一步时，输入新地址：
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http://host.docker.internal:11434 |
继续完成后续的设置，确认默认模型
退出容器并重启服务：
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exit docker restart openclaw |
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：
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docker stop openclaw docker rm openclaw |
重新创建容器，添加 --add-host 参数和环境变量：
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docker run -d ` --name openclaw ` --restart always ` -p 18789:18789 ` -p 3000:3000 ` -p 5173:5173 ` --add-host=host.docker.internal:host-gateway ` -v "Z:\Tools\docker\openclaw\data:/home/node/.openclaw" ` -v "Z:\Tools\docker\openclaw\config:/app/config" ` -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 ` -e DEFAULT_MODEL=deepseek-r1:latest ` ghcr.io/openclaw/openclaw:latest |
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：
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{ "models": { "providers": { "ollama": { "baseUrl": "http://host.docker.internal:11434", "apiKey": "ollama-local" } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "ollama/deepseek-r1:latest" } } } } |
- 保存文件并重启容器：
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1 |
docker restart openclaw |
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：
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docker exec openclaw curl http://host.docker.internal:11434/api/tags |
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
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# 列出OpenClaw可用的所有模型 docker exec openclaw openclaw models list |
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：
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curl http://host.docker.internal:11434/api/tags |
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
| 模型 | 参数量 | 适用场景 | 特点 |
|---|---|---|---|
| deepseek-r1:latest | 8.2B | 知识问答、深度推理 | 中文理解强，推理能力出色 |
| llama3:latest | 8.0B | 通用对话、内容生成 | 多语言支持，性能稳定 |
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。
