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Apr 12, 2026
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openclaws本地部署连接ollama大模型，解决token焦虑。本文讲解部署全流程，和部署过程中遇到的问题以及解决方法。
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AI大模型
category
AI智能体
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一、window 快捷安装
powersheel 管理员权限运行：
& ([scriptblock]::Create((iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1))) -Tag beta
错误一、npm:无法加载文件 C:\Program Files\node js\npm. ps1，因为在此系统上禁止运行脚本。
解决方法
1. 查看当前执行策略
首先，检查当前的 PowerShell 执行策略：
Get-ExecutionPolicy
如果返回 Restricted，说明禁止运行任何脚本。
2. 修改执行策略
将执行策略更改为允许本地脚本运行的 RemoteSigned：
Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned
输入 Y 确认更改。
3. 验证修改是否生效
再次检查执行策略，确保已更改为 RemoteSigned：
Get-ExecutionPolicy
报错二： CategoryInfo1NotSpecified: (npm error code 128:String) RemoteException
解决方法：使用科学上网 后执行安装成功。
二、确认安全协议
openclaw最大的特点是做事型智能体，拥有很高的操作执行权限。你需要知悉它做错事的风险。
三、quickStart & Model ——相关配置先跳过
四、安装成功
Web UI: http://127.0.0.1:18789/
报错一：openclaw unauthorized: gateway token missing (open the dashboard URL and paste the token in Control UI settings)
解决方法：需要带token的url访问 ：http://127.0.0.1:18789/#token=66a1f1adeb1cf57746ecaa7c59e304e4db5afbac54a67718
如果忘记了token链接，可以运行命令openclaw dashboard --no-open 查询
7、配置ollama大模型
注意：操作前openclaw gateway 必须先启动运行。
命令运行：ollama launch openclaw
选择ollama 模型
报错一、openclaw报错：Ollama API error 400: {"error":"registry.ollama.ai/library/gemma3:27b-it-qat does not support tools"}
解决方法：注意对接OpenClaw选模型的时候要注意模型必须支持Tool calling，更换为ebdm/gemma3-enhanced:12b。
报错二、Agent failed before reply: Model context window too small (8192 tokens). Minimum is 16000.
解决方法：在 管理界面web UI中 设置——配置(Models-Model Providers)找到对应的模型设置Context Window 参数和Max Tokens参数
报错三、ebdm/gemma3-enhanced:12b模型后openclaw聊天正常，但是貌似兼容性不好。体现为无法触发opencrow第一次的设置指引（名字、风格等），问天气模型回答没有调用weather skill（只用模型回答或只返回weather（“广州”））。再次更换为qwen3.5:27b 大模型后画风正常。
报错四、openclaw 使用ollama本地模型聊天没响应 [agent/embedded] embedded run agent end: runId=2dacb0d7-5e10-4433-b979-9df57e7db038 isError=true error=fetch failed
检查OpenClaw的配置
如果第一步的测试是成功的，那么问题就出在OpenClaw这一侧的配置上。OpenClaw需要通过正确的“地址”和“钥匙”才能找到并调用Ollama。请检查你的OpenClaw配置文件（通常位于
C:\Users\<你的用户名>\.openclaw\openclaw.json 或通过 openclaw config list 命令查看）。- API Base URL 必须绝对正确：这是最常见的错误源。请确保配置中的API地址完全等于
http://127.0.0.1:11434/v1。 - 注意：地址必须是
127.0.0.1而不是localhost，虽然大多数情况下两者等价，但直接使用IP地址可以避免潜在的解析问题。 - 注意：路径末尾的
/v1是必需的，因为OpenClaw是以兼容OpenAI API的方式去调用Ollama的。
- API Key 不能为空：虽然Ollama本地服务不验证密钥，但OpenClaw在配置时要求API Key字段不能留空。你可以随便填一个字符串，例如
ollama或123456。
注意：qwen3.5:27b ollama单独运行占用GPU内存24G，当接入openclaw后占用rtx5090 GPU内存24G+CPU内存20G。内存占用率大幅提升。
8、运行成功-可正常进行聊天
9、测试天气技能（内置默认已启用）
询问广州明天天气如何？openclaw触发读取skill列表=》执行skill
报错一、在调试过程中也出现过无法查询天气信息的情况，但是如果上面安装正常。openclaw会帮你自动排查问题，从openclaw的安全配置、window系统防火墙、网络代理等。我这边的情况他最终排查结果是weather skill 使用的网站接口 curl "wttr.in/Guangzhou?1" 无法访问。
解决方法：可以手动在命令行输入 curl "wttr.in/Guangzhou?1" 或 浏览器访问 wttr.in/Guangzhou?1 是否正常。我启用科学上网后聊天正常调用skill返回信息。ps：有时候不科学上网也能访问这个天气skill 网站。很多其他资源存在网络不稳定的情况。
总结：openclaw和大模型agent最大的区别和进步在于：之前大模型和智能体大多处于问答咨询和单一的工作流的形式（咨询），openclaw可以根据用户的问题自动寻找对应的skill并执行（执行），它的能力取决于你安装了多少skill。这也意味着openclaw的权限和风险更大。存在拟让openclaw“清理下磁盘”，然后openclaw把整个磁盘文件全部被删除的情况。
如果你对openclaw也感兴趣，点个关注下期我们一起分享openclaw skill的使用场景。