openhands是github超30k星的开源ai开发代理平台，需用docker部署后在http://localhost:3000配置llm模型地址（如ollama填http://host.docker.internal:11434）才能启动任务。
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OpenClaw 并非真实存在的开源项目，当前主流 AI 开发代理平台中无此名称；你实际想配置的极大概率是 OpenHands —— 一个在 GitHub 拥有超 30k 星、专注代码执行闭环的开源 AI Agent 平台，其 Docker 部署后需手动填写模型地址才能启动任务。官方文档与所有实测教程均未提及 “OpenClaw”，GitHub、Docker Hub、Hugging Face 及主流技术社区均无对应仓库或镜像。
确认你用的是 OpenHands 而非 OpenClaw
执行命令检查本地已拉取的镜像：docker images | grep -i "open.*hand\|all-hands"。若输出含 openhands、all-hands-ai/openhands 或 docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands，即为正确项目。若只看到 openclaw 相关镜像，说明你误用了非官方分支或拼写错误的第三方镜像——【请立即停止使用，该镜像来源不明，存在安全风险】。
OpenHands Docker 启动后首次配置模型地址
浏览器打开 http://localhost:3000 → 等待页面加载完成（约 10～30 秒）→ 出现设置弹窗 → 点击右上角齿轮图标进入 Settings → 在 “LLM Provider” 下拉菜单中选择 “Custom” → 在 “Model Name” 栏输入你要用的模型标识，例如 ollama/deepseek-coder:6.7b 或 llama3.1:8b → 在 “Base URL” 栏填写模型服务地址。
不同模型服务对应的 Base URL 填写规则
方法一：对接本地 Ollama 服务
确保 Ollama 已运行（ollama serve 后台常驻），且模型已拉取（如 ollama pull deepseek-coder:6.7b）。Base URL 填写：http://host.docker.internal:11434。
注意：必须用 host.docker.internal，不能填 localhost 或 127.0.0.1，否则容器内无法访问宿主机上的 Ollama。
方法二：对接本地 Llama.cpp（llama-server）
启动 server 时加 --port 8080 参数，Base URL 填写：http://host.docker.internal:8080。
方法三：对接远程 vLLM 或 Text Generation Inference（TGI）服务
假设你的 vLLM 服务部署在另一台机器 192.168.1.50 上，端口为 8000，则 Base URL 填写：http://192.168.1.50:8000。此时需确保 Docker 宿主机与该服务器网络互通，且防火墙放行对应端口。
启动容器时通过环境变量预设模型地址（可选进阶）
若希望跳过首次 UI 配置，直接固化模型地址，可在 docker run 命令中加入以下两个环境变量：-e LLM_MODEL_NAME="ollama/qwen2.5-coder:7b"-e LLM_BASE_URL="http://host.docker.internal:11434"
这两个变量仅在容器首次初始化时生效，后续仍可在 Web UI 中覆盖修改。
