必须确保ollama已安装并运行于11434端口，执行ollama list验证模型存在；openclaw需v0.4.2+且ollama≥0.1.40；通过环境变量、config.yaml或命令行配置llm_model、base_url及api_key；curl测试/api/chat连通性，日志显示“connected to ollama”及“loaded model”即成功。
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要在本地让OpenClaw调用Ollama提供大模型能力，必须确保底层通信链路畅通、模型可被识别、服务端口不被占用——缺一不可。
确认Ollama已正确安装并运行
在终端执行 ollama list，能看到已下载模型列表（如 llama3:8b 或 qwen2:7b）；若报错 command not found，说明Ollama未安装或未加入PATH路径。
Windows用户需确认Ollama服务进程在后台运行（任务管理器中查找 ollama.exe），macOS/Linux用户执行 systemctl is-active ollama 或 ps aux | grep ollama 验证服务存活。
这一步失败会导致后续所有配置无效，【Ollama必须处于 active 状态，且监听默认端口 11434】。
检查OpenClaw对Ollama的兼容性要求
OpenClaw v0.4.2+ 要求 Ollama 版本 ≥ 0.1.40；低于该版本会因 API 路由变更（如 /api/chat 返回结构差异）导致连接超时或解析失败。
运行 ollama --version 查看当前版本，若过旧，直接从 ollama.com/download 下载最新安装包覆盖升级，旧模型无需重下。
注意：不要用 Homebrew 或 apt 安装的旧版 Ollama，它们常滞后两个以上小版本。
配置OpenClaw使用本地Ollama模型
方法一：通过环境变量注入
在启动 OpenClaw 前，设置以下四个变量：
LLM_MODEL=ollama/llama3:8b → 指定模型名，必须与 ollama list 中 NAME 列完全一致（含冒号和标签）
LLM_BASE_URL=http://localhost:11434 → 地址末尾不能带斜杠，否则请求 404
LLM_API_KEY=ollama → 固定值，不是密钥，是 OpenClaw 识别 Ollama 协议的标识符
LLM_PROVIDER=ollama → 显式声明后端类型，避免自动 fallback 到 OpenAI
方法二：修改 config.yaml（适用于 Docker 部署）
免提语音助手，支持 OpenClaw ESP32‑S3‑BOX‑3，本地唤醒，可切换 xAI Grok / ElevenLabs 语音识别与合成，无需 Home Assistant。
编辑 config.yaml，在 llm: 下添加：
provider: ollama
model: llama3:8b
base_url: http://host.docker.internal:11434 → Docker 容器内访问宿主机需用此地址，非 localhost
api_key: ollama
方法三：命令行参数直传（调试首选）
执行：openclaw --llm-provider ollama --llm-model llama3:8b --llm-base-url http://localhost:11434
该方式优先级最高，会覆盖 config.yaml 和环境变量设置。
验证Ollama模型能否被OpenClaw正常调用
第一步：用 curl 手动测试基础连通性
curl -X POST http://localhost:11434/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"llama3:8b","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'
第二步：观察返回是否为 JSON 流（以 {"message":{...}} 开头，非 HTML 或空响应）
第三步：启动 OpenClaw，查看日志中是否出现 Connected to Ollama at http://localhost:11434 及 Loaded model: llama3:8b
若日志卡在 Waiting for LLM provider... 超过15秒，大概率是 base_url 错误或模型未加载——【Ollama 必须提前运行 ollama run llama3:8b 首次加载模型，否则首次请求会阻塞】。
