openclaw需连接lm studio提供的本地openai兼容api服务才能离线运行；具体操作包括启动lm studio本地服务器、获取endpoint地址（如http://127.0.0.1:1234/v1）和model id，再在openclaw中配置openai compatible api参数并测试连通性。
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OpenClaw需要连接本地大模型服务才能脱离云端运行，而LM Studio正是最轻量、零命令行的本地服务端方案——它能自动启动符合OpenAI协议的API服务，只要填对地址和模型名，OpenClaw就能像调用ChatGPT一样直接使用你的本地模型。
确认LM Studio已开启本地API服务
打开LM Studio，点击底部导航栏第二个图标（Local Server）或按 Ctrl+2 进入服务面板。
确保右上角状态显示 【Status: Running】 且为绿色；若为灰色，点击“Start Server”按钮手动启动。
记下页面中央显示的完整地址，形如 http://127.0.0.1:1234 ——这是OpenClaw必须填写的Endpoint基础路径，不要漏掉末尾的端口号。
在右侧模型列表中，确认当前加载的模型已高亮，其下方“API Model Identifier”字段显示的名称（例如 deepseek-r1-7b 或 qwen2-7b-instruct-q4_k_m）就是OpenClaw里要填的Model ID。
在OpenClaw中填写LM Studio服务信息
打开OpenClaw设置 → 找到“LLM Provider”或“Model Backend”选项卡 → 将服务商类型设为 OpenAI Compatible API。
OpenClaw 自我进化框架一键部署。安装宪法(AGENTS.md)、可进化灵魂(SOUL.md)、心跳系统、PARA三层记忆架构、目标管理，并通过场景化对话引导用户定义 Agent 性格。自动配置 EvoClaw（审批制进化）和 Self-Improving Agent（自主学习）。触发场景："setup o...
依次填入以下四项：
-
API Base URL：粘贴LM Studio服务地址，必须补全路径 → 填写
http://127.0.0.1:1234/v1（注意是/v1，不是/v1/chat/completions） - Model Name：严格复制LM Studio中显示的 API Model Identifier，大小写与连字符一个都不能错
-
API Key：任意非空字符串，例如
lm-studio或sk-no-key-required -
Temperature：建议先设为
0.7，后续按需调整
保存配置后，点击“Test Connection”按钮。如果返回正常响应（含模型生成的测试文本），说明通道已通；若提示“Connection refused”，请检查Windows防火墙是否阻止了1234端口的环回通信。
验证模型能否正常响应
回到OpenClaw主界面，新建一个对话窗口。
输入一句简单提问，例如：“你好，请用一句话介绍你自己。”
按下回车发送。如果左下角状态栏出现“Generating…”并持续几秒后返回合理回复，代表LM Studio模型已在OpenClaw中成功驱动。
若首次响应极慢（超30秒），可能是模型未完全加载完成——回到LM Studio的Local Server界面，观察右上角CPU/GPU占用率，等占用率稳定回落再重试。
