OpenHands（前身为OpenDevin）是由All-Hands-AI团队开发的开源AI软件开发代理平台，基于CodeAct 1.0架构，支持代码编写、命令执行、网页浏览与API调用，实现端到端自动化开发。
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OpenClaw并不是一个真实存在的开源项目或工具，当前所有权威技术文档、GitHub仓库、官方文档及主流AI开发社区中均无此名称的成熟框架。你很可能将名称记混了——实际想配置的是OpenHands（原OpenDevin），这是目前最接近“Claw”发音且广泛用于AI编程代理的开源平台。
确认你要配的是 OpenHands 而不是 OpenClaw
执行 docker images | grep -i open，若看到 openhands 或 all-hands-ai/openhands 镜像，说明你本地已拉取的是 OpenHands。没有 openclaw 相关镜像、仓库或配置项——【不存在 openclaw/config.toml 或 openclaw 模型接入入口】。
如果你是从某篇过时教程、拼写错误的博客或语音转文字误差中看到“OpenClaw”，请立即切换回 OpenHands 官方路径：https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands。
用 Docker 启动 OpenHands 并暴露 GUI 端口
运行以下命令启动容器（关键参数不可省略）：
docker run -it --rm --pull=always \-e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.28-nikolaik \-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \-p 3000:3000 \--add-host host.docker.internal:host-gateway \--name openhands-app \docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.28
启动后，浏览器访问 http://localhost:3000。页面首次加载需等待 60–120 秒，不要刷新——这是前端初始化 Agent Runtime 的正常过程。
在 Web UI 中完成模型配置（无需改 config.toml）
第一步：页面弹出「Select LLM Provider」选择框 → 选 Ollama（若你本地已装 Ollama 并运行 deepseek-coder:6.7b 或 qwen2:7b）。
第二步：填入模型名称 → 输入 ollama/deepseek-coder:6.7b（注意前缀 ollama/ 不可漏，否则无法识别）。
第三步：填基础 URL → 必须填 http://host.docker.internal:11434（不是 localhost，容器内无法解析 localhost 指向宿主机）。
第四步：点击「Save & Continue」→ 页面跳转至工作区，右上角显示 ✅ Model connected 即表示模型链路通了。
⚠️ 如果卡在「Connecting to model…」超过 90 秒，检查 Ollama 是否正在运行：ollama list 应能看到对应模型；再确认 curl http://localhost:11434/api/tags 返回 JSON 列表。
验证模型是否真能调用
新建一个空白任务 → 输入指令：“创建一个 Python 文件 hello.py，内容为 print('Hello from OpenHands')”。
点击「Run」→ 观察左侧 terminal 是否自动执行 touch hello.py && echo "print('Hello from OpenHands')" > hello.py 并返回 success。
这一步成功，说明模型已通过 Ollama 正确响应指令并驱动 sandbox 执行命令——【模型配置完成且可用】。
