在阿里云openclaw中调用本地codellama模型需通过ollama作为推理后端，确保模型支持64k以上上下文，正确配置llm_base_url含/v1后缀，并验证响应是否为结构清晰的python函数。
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在阿里云OpenClaw中调用本地CodeLlama模型，需绕过默认云服务路径，改用Ollama作为本地推理后端，全程不上传代码、不依赖公网API。
确认Ollama已部署CodeLlama模型
终端执行ollama list，检查输出中是否包含codellama:7b-code或codellama:13b-code。若无，请先运行ollama pull codellama:7b-code——该模型专为代码生成优化，且【必须满足64k以上上下文长度】，否则OpenClaw任务会因截断报错。
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。
验证服务可用：curl http://localhost:11434/api/tags返回JSON含该模型ID，说明Ollama已就绪。
启动OpenClaw并绑定Ollama后端
方法一：命令行直接启动（推荐）
在终端中执行：ollama launch opencrawl --model codellama:7b-code
注意：此处opencrawl是OpenClaw在Ollama中的注册别名，不是拼写错误。
方法二：环境变量注入启动
设置以下变量后运行OpenClaw主程序：LLM_API_KEY=ollamaLLM_MODEL=codellama:7b-codeLLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1LLM_PROVIDER=ollama-local
【务必使用/v1后缀，否则OpenClaw无法识别Ollama API格式】
验证模型是否生效
第一步：打开OpenClaw界面，点击左下角「模型切换」按钮。
第二步：在弹出列表中查找名称含“CodeLlama”或“local”的选项。
第三步：选择后输入测试指令：“生成一个Python函数，接收字符串列表并返回去重后的排序结果”。
第四步：观察响应内容——若输出为结构清晰、带类型注解的完整函数，且无“API调用失败”提示，则绑定成功。
若首条响应出现HTTP 404或超时，立即检查LLM_BASE_URL是否漏掉/v1，或确认Ollama进程仍在运行（ps aux | grep ollama）。
