探索未来智能的门户，OpenClaw，为您在Linux与局域网环境下编织了一张连接创新与效率的网络。这不仅是一次技术的部署，而是一场深入AI腹地的冒险。在您的CentOS8堡垒上，OpenClaw以其精妙的节点触角，与远方搭载Ollama智慧核心的机器无声对话，两者相得益彰，构建起一个既私密又强大的局域网生态系统。
从npm的怀抱中轻松拥抱OpenClaw，一条命令，全球最新资源瞬息间归您麾下。不仅仅是安装，更是通过“openclaw onboard --install-daemon”的魔法，一键启航，让服务在后台静默守护，随时待命。引导之旅，从选择您的工作空间开始，每一步都充满了定制化的可能，仿佛在智者之路上铺设个人的思考轨迹。
Ollama，那个在局域网另一端默默运转的智慧源泉，与OpenClaw携手，它们共同编织的消息，不仅仅是字符的跳动，而是跨越设备的思维共鸣。经过精心配置，每一次消息测试都是对智能边界的试探，确保沟通无碍，让AI的力量在你的局域网内流畅流淌。这不仅是技术的堆砌，更是通往高效自动化与智能办公的桥梁，OpenClaw，让AI触手可及，为您的数字领地带来前所未有的活力与潜能。
openclaw配置教程（linux+局域网ollama）
一、相关网站
ollama：
openclaw：
二、前置条件
在本地局域网内的机器上已经部署了ollama
ollama模型已下载，服务已经开启，可以通过curl获取到模型信息就行了
三、?环境openclaw部署在一台linux机器A上ollama部署在另一台机器B上
本文中机器A是centos8yum源已换、已经安装node22+，npm换源淘宝源
四、部署
1、用npm安装，然后进入部署界面 #Recommended:globalinstall(npm/pnpm)npminstall-gopenclaw@latest#or:pnpmadd-gopenclaw@latest#Onboard+installtheservice(launchd/systemduserservice)openclawonboard--install-daemon
2、openclaw安装引导
workspace:~/clawd当然你也可以修改
channel可以先跳过，后面可以安装飞书插件
provider也先跳过，后面改配置加本地ollama
model随便选一个
skill跳过
Gateway相关默认
安装后选webUI会出来ssh连接链接和浏览器访问链接
3、配置provider和model nano~/.openclaw/openclaw.json
然后主要是models和agent要改
"models":{"providers":{"ollama":{"baseUrl":"","apiKey":"ollama-local","api":"openai-completions","models":[{"id":"qwen3:30b","name":"Qwen330B","reasoning":true,"input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":32768,"maxTokens":327680},{"id":"qwen3-coder:30b","name":"Qwen3Coder30B","reasoning":false,"input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":32768,"maxTokens":327680},{"id":"qwen2.5:14b","name":"Qwen2.514B","reasoning":false,"input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":32768,"maxTokens":327680}]}}},"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"ollama/qwen3-coder:30b","fallbacks":["ollama/qwen2.5:14b"]},"models":{"ollama/qwen3:30b":{},"ollama/qwen3-coder:30b":{},"ollama/qwen2.5:14b":{}},"workspace":"/root/clawd","compaction":{"mode":"safeguard"},"thinkingDefault":"off","maxConcurrent":4,"subagents":{"maxConcurrent":8}}},现在就已经可以通过本地模型进行对话了
4、飞书安装和配置插件安装 clawdbotpluginsinstall@m1heng-clawd/feishu
访问飞书开放平台：
使用您的飞书账号登录。
创建企业自建应用点击「创建企业自建应用」按钮填写应用信息：应用名称：您喜欢的名称应用描述：应用图标：可选，建议上传一个有辨识度的图标
创建应用后，进入应用详情页面：
点击左侧菜单「凭证与基础信息」记录以下信息：AppID（应用ID）AppSecret（应用密钥）获取应用凭证
??重要提示：AppSecret是敏感信息，请妥善保管，不要泄露给他人。
配置ClawdBot使用clawdbotconfigset命令配置飞书参数：
#配置AppID（替换为您的实际AppID）clawdbotconfigsetchannels.feishu.appId"cli_xxxxxxxxxxxxxxxx"#配置AppSecret（替换为您的实际AppSecret）clawdbotconfigsetchannels.feishu.appSecret"xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"#启用飞书通道clawdbotconfigsetchannels.feishu.enabledtrue添加机器人到飞书在飞书开放平台为应用添加机器人能力：
在应用管理页面，点击左侧菜单「添加应用能力」在右侧找到「机器人」卡片点击「添加」按钮
添加机器人能力
配置飞书应用权限点击左侧菜单「事件与回调」订阅方式：都选择推荐的使用长连接方式添加需要订阅的事件：?im.message.receive_v1-接收消息
具体请参考作者项目说明文档
在应用管理页面，点击左侧菜单「权限管理」搜索并开通以下权限：必需权限：
权限范围说明im:message消息发送和接收消息im:message.p2p_msg:readonly私聊读取发给机器人的私聊消息im:message.group_at_msg:readonly群聊接收群内@机器人的消息im:message:send_as_bot发送以机器人身份发送消息im:resource媒体上传和下载图片/文件
在权限列表中搜索权限并配置
创建版本并发布完成权限和事件订阅配置后，必须创建版本并发布应用，否则配置不会生效！
重启ClawdBot服务配置完成后，需要重启ClawdBot服务使配置生效：
clawdbotgatewayrestart5、消息测试
你可以通过飞书向机器人发个消息，然后他会回复
也可以用命令主动发一个消息
openclawmessagesend--channelfeishu--target"chat:oc_XXXXXXX（飞书的chatid）"--message"这是一条测试"也可以配置cron任务
openclawcronadd--name"AIServerMonitor"--cron"cron时间配置"--sessionisolated--message"定时要执行的任务"--model"qwen3-coder:30b"--deliver--channelfeishu--to"chat:oc_XXXXXXXXXXX"五、后续
可以通过clawhub去安装skill扩展能力，具体查看openclaw的doc。
到此这篇关于Linux环境下配置openclaw并连接到局域网ollama模型的文章就介绍到这了,更多相关openclaw配置内容请搜索多特以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持多特！
End
