openclaw模型连接失败首先需验证后端服务是否运行：ollama执行ollama list确认模型已拉取，vllm执行curl http://localhost:8000/health返回{"healthy":true}；再核对配置中base_url（ollama为http://localhost:11434/v1，vllm等须含/v1）、model名称及api_key是否匹配；docker部署时还需检查容器网络连通性与服务绑定地址。
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OpenClaw模型连接失败会导致AI无法调用LLM生成思考步骤、代码或响应，界面卡在“Initializing agent…”或直接报ConnectionError/TimeoutError。这个问题通常出现在配置了本地Ollama、vLLM或OpenAI兼容API但服务未就绪时。
确认后端模型服务是否真正运行
先验证模型服务进程是否存活且监听正确端口：对Ollama执行ollama list，确认目标模型（如qwen2.5:7b）已pull完成；对vLLM执行curl http://localhost:8000/health，返回{"healthy":true}才算就绪。若命令报错或超时，说明服务根本没启动，后续所有配置都无效。
这一步操作起来很简单，直接把终端切过去敲两行命令就行。如果ollama serve没在后台运行，就立刻执行它；如果vLLM启动报OOM，需检查GPU显存是否被其他进程占满——【显存不足时vLLM会静默失败，不报错也不监听端口】。
核对OpenClaw中模型URL与API密钥配置
打开config.yaml文件，定位到llm节点下的model、base_url和api_key三项：
方法一：使用Ollama本地模型
确保base_url设为http://localhost:11434/v1，model填写ollama/qwen2.5:7b（注意前缀ollama/不可省略），api_key可任意非空字符串（Ollama不校验key）。
方法二：对接OpenAI兼容接口（如LiteLLM、vLLM）base_url必须以/v1结尾（例如http://localhost:8000/v1），model填实际部署的模型名（如Qwen2.5-7B-Instruct），api_key必须与服务端配置完全一致（vLLM默认是token-abc123，LiteLLM需在.env中指定）。
使用聊天补全、重试、结构化输出和明确的 User-Agent 标头运行 AIMLAPI LLM 与推理工作流，适用于 Codex 对 AIMLAPI 模型进行脚本化提示/推理调用的场景。
⚠️ 注意：base_url末尾漏掉/v1是高频错误，会导致OpenClaw发起POST /chat/completions请求时被服务端返回404，日志里只显示“connection refused”，实际是路径错误。
检查Docker容器网络连通性（仅限Docker部署）
第一步：进入OpenClaw应用容器docker exec -it openclaw-app bash
第二步：从容器内直连模型服务
若模型服务也在宿主机（如Ollama），执行curl -v http://host.docker.internal:11434/health；若模型服务在另一容器（如vLLM容器名vllm-server），执行curl -v http://vllm-server:8000/health。
第三步：根据返回判断
返回Failed to connect：说明容器间网络不通，检查docker-compose.yml中是否将两个服务放在同一自定义网络（如openclaw-net），并确认vllm-server容器已启动；
返回Connection refused但宿主机上能curl通：大概率是模型服务绑定到了127.0.0.1而非0.0.0.0，需修改其启动参数（如vLLM加--host 0.0.0.0）。
这一步必须做，因为Docker默认桥接网络下，localhost指向容器自身，不是宿主机。
