openclaw需对接localai等本地模型服务才能运行：先启动localai并验证http://localhost:8080/health返回{"status":"ok"}，再修改config.yaml中llm区块的base_url为http://localhost:8080、model_name为models.yaml中定义的精确模型名，最后启动openclaw确认日志显示模型初始化成功。
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OpenClaw 是一个面向代码生成与执行闭环的开源 AI 编程代理框架，它本身不内置模型推理能力，需对接本地大模型服务（如 LocalAI）才能运行。配置 LocalAI 作为后端模型服务，是让 OpenClaw 在离线环境或私有网络中稳定工作的关键一步。
启动 LocalAI 服务并验证接口可用性
先确保 LocalAI 已安装并运行在本地：下载对应平台的二进制文件或用 Docker 启动，例如使用官方推荐命令：
docker run -d --rm -p 8080:8080 -v $(pwd)/models:/models -e LOCALAI_BACKEND=llama.cpp localai/localai:latest
等待容器启动后，在浏览器访问 http://localhost:8080/health，返回 {"status":"ok"} 表示服务就绪；若返回 404 或超时，说明 LocalAI 未正确暴露 API 端点，需检查容器日志或挂载路径是否包含已加载的 GGUF 模型文件。
这一步必须完成，否则后续 OpenClaw 会因连接拒绝而卡在初始化阶段。
修改 OpenClaw 配置文件指向 LocalAI
OpenClaw 默认读取根目录下的 config.yaml，打开该文件，定位到 llm: 区块。
将 base_url: 的值改为 http://localhost:8080，注意不要带 trailing slash（即不能写成 http://localhost:8080/）。
设置 model_name: 为 LocalAI 中已注册的模型别名，例如 llama3-instruct —— 这个名称必须与 LocalAI 启动时 /models 目录下 models.yaml 中定义的 name: 字段完全一致，大小写敏感。
本次更新实现飞书插件 npm 独立分发，新增 Ollama 本地模型配置及 openclaw 命令别名。引入 SQLite 持久化队列，支持断点续传。全面集成飞书、钉钉、企业微信及 QQ 官方渠道，优化阿里云百炼模型选择。修复多 Agent 路由、定时任务校验及配对授权等关键问题，提升系统稳定性与兼容性。
删除或注释掉 api_key: 行，LocalAI 默认无需密钥认证；若你启用了 Basic Auth，则需按格式填写 api_key: "username:password"。
启动 OpenClaw 并确认模型加载成功
方法一：命令行直接运行
python main.py --config config.yaml
方法二：使用 Poetry 环境启动（如项目依赖已通过 poetry install 安装）
poetry run python main.py
启动后观察终端输出，若看到类似 【LLM backend initialized with model 'llama3-instruct'】 的日志，且无 ConnectionRefusedError 或 404 错误，则表示 LocalAI 模型已成功接入。
若出现 HTTPConnectionPool(host='localhost', port=8080): Max retries exceeded，请回到第一步检查 LocalAI 容器是否仍在运行、端口是否被其他进程占用。
