OpenClaw内网离线方案：Windows/Mac/Linux/阿里云部署+千问/Coding Plan/Ollama配置实战指南-阿里云开发者社区

前言

OpenClaw（龙虾）作为轻量化AI Agent工具，在自动化任务、文件处理、代码生成、信息检索等场景中表现突出，但云端API高额Token费用与数据隐私问题，一直是个人与企业使用的阻碍。通过本地部署Ollama运行千问等开源大模型，可实现OpenClaw完全离线使用，达成Token自由与数据安全双重目标。本文基于2026年最新实践，完整覆盖本地Windows11/MacOS/Linux部署、阿里云云端部署、Ollama本地模型对接、阿里云千问API与免费Coding Plan配置，同时提供全流程代码命令与高频问题解决方案，打造可直接落地的私有化AI Agent体系。

目前阿里云部署 OpenClaw 只需两步，全网最简单，步骤流程访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。
OpenClaw部署教程图1.png

一、OpenClaw核心优化规则（可直接写入MEMORY.md）

OpenClaw的稳定性依赖明确规则约束，以下为经过实测验证的最佳实践，可直接复制使用：

1. 错误自动处理机制

遇到错误 → 判断能否自动修复 → 能修复则立即执行
→ 不能修复则判断有无备用方案 → 有则切换
→ 无备用方案则列出选项请求确认
工具调用失败、文件读写异常、网络请求超时，无需用户指令直接自动修复
修复失败后简明上报类型、位置与解决方案

2. 长任务时间片管理

长时间任务自动切分为子任务，单任务执行≤30秒
每完成一段输出进度，避免超时无响应
执行完成后汇总结果，保证流程可追溯

3. Git自动备份规则

工作区路径：~/.openclaw/workspace
远程分支：origin main
内容更新即执行commit+push，配置用户信息：
user.name="OpenClaw-Agent"，user.email="bot@openclaw.local"

4. 必备工具清单

web_search：网络检索
web_fetch：网页抓取
message：消息推送
sessions_send：跨会话通信
exec：命令执行

5. 分级记忆体系

长期记忆：MEMORY.md（根目录），存储核心规则、模型配置、固定路径
日志记忆：memory/YYYY-MM-DD.md，存储每日操作、临时变量、异常记录
规则：重要信息实时写入长期记忆，临时信息写入当日日志，定期清理冗余

二、Ollama本地大模型安装与模型部署（内网离线核心）

Ollama是本地运行大模型的极简工具，支持Windows/Mac/Linux，无需复杂环境配置，一键拉取支持工具调用的开源模型，为OpenClaw提供离线推理能力。

（一）全平台Ollama安装

Windows11安装
访问官网下载安装包：https://ollama.com/download
自定义安装目录：
```
OllamaSetup.exe /DIR="D:\mySoftWare\ollama"
```
设置模型存储环境变量：
变量名：OLLAMA_MODELS
变量值：D:\mySoftWare\ollama\AI_Models
重启Ollama生效。

MacOS安装

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

设置模型目录：

echo 'export OLLAMA_MODELS=~/.ollama/models' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

Linux（Ubuntu）安装

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

系统服务管理：

sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama

（二）拉取支持工具调用的千问3.5模型

OpenClaw对接要求模型必须支持tools工具调用，优先选择千问3.5系列：

# 轻量版（低配电脑推荐）
ollama pull qwen3.5:0.8b
# 标准版（性能均衡）
ollama pull qwen3.5:7b
# 专业版（高性能设备）
ollama pull qwen3.5:14b

查看已安装模型：

ollama list

启动模型验证：

ollama run qwen3.5:0.8b

（三）Ollama API接口验证

Ollama默认端口11434，提供OpenAI兼容接口，直接供OpenClaw调用：

# 生成接口（测试用）
http://localhost:11434/api/generate
# OpenAI标准接口（OpenClaw对接用）
http://localhost:11434/v1/chat/completions

接口测试命令：

curl http://localhost:11434/v1/models

返回模型列表即服务正常。

三、2026本地全平台OpenClaw完整部署流程

（一）通用环境要求

系统：Windows11 22H2+/MacOS 12+/Ubuntu20.04+/CentOS7+
内存：≥4GB（推荐8GB）
依赖：Node.js≥22.x、Git
网络：本地部署支持纯内网，云端需外网访问

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

第一步：点击打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面。

第二步：打开选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

轻量应用服务器OpenClaw镜像.png

第三步：打开访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

阿里云百炼密钥管理图.png

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
阿里云百炼密钥管理图2.png

端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

（二）Windows11部署OpenClaw

管理员身份打开PowerShell

安装NVM与Node.js

iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/coreybutler/nvm-windows/master/nvm-setup.exe | iex
nvm install 22
nvm use 22

一键部署OpenClaw

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

初始化配置
```
openclaw onboard --install-daemon
```
启动网关
```
openclaw gateway start
```
打开Web控制台
```
openclaw dashboard
```

（三）MacOS部署OpenClaw

安装Homebrew

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

安装依赖

brew install node git
npm config set registry https://registry.npmmirror.com

一键部署

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

初始化与启动

openclaw onboard --install-daemon
openclaw gateway start

（四）Linux（Ubuntu）部署OpenClaw

更新系统与依赖

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo bash
sudo apt install -y nodejs git

一键安装

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

系统服务配置

openclaw onboard --install-daemon
sudo systemctl enable openclaw
sudo systemctl start openclaw

状态检查
```
openclaw gateway status
```

四、OpenClaw对接Ollama本地模型配置（核心步骤）

（一）找到配置文件

Windows路径：C:\Users\用户名\.openclaw\openclaw.json
Mac/Linux路径：~/.openclaw/openclaw.json

（二）完整配置代码（直接替换）

auth认证配置

"auth": {
"profiles": {
 "ollama:default": {
   "provider": "ollama",
   "mode": "oauth"
 }
}
}

models模型配置

"models": {
"providers": {
 "ollama": {
   "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
   "apiKey": "ollama",
   "api": "openai-completions",
   "models": [
     {
       "id": "qwen3.5:0.8b",
       "name": "Qwen3.5 0.8b Local",
       "reasoning": false,
       "input": ["text"],
       "cost": {
         "input": 0,
         "output": 0,
         "cacheRead": 0,
         "cacheWrite": 0
       },
       "contextWindow": 32768,
       "maxTokens": 8192
     }
   ]
 }
}
}

agents代理配置

"agents": {
"defaults": {
 "model": {
   "primary": "ollama/qwen3.5:0.8b"
 },
 "workspace": "C:\\Users\\用户名\\.openclaw\\workspace",
 "timeoutSeconds": 30000
}
}

plugins插件配置

"plugins": {
"entries": {
 "qwen3.5:0.8b": {
   "enabled": true
 }
}
}

（三）调整超时时间并重启

本地模型推理较慢，延长响应超时：

openclaw config set agents.defaults.timeoutSeconds 3000

重启网关生效：

openclaw gateway restart

启动Web控制台测试：

openclaw dashboard

断开网络仍可正常使用，证明对接成功。

五、2026阿里云OpenClaw部署流程

适合7×24小时在线、团队协作、公网访问场景，支持轻量应用服务器与ECS部署。

（一）前期准备

阿里云账号完成实名认证
开通轻量应用服务器/ECS
安全组放行端口：18789（Web）、11434（Ollama）、22（SSH）

（二）轻量应用服务器一键部署

控制台创建实例，选择OpenClaw专属应用镜像
配置2核4GB，选择国内节点
实例初始化完成后，远程连接
启动服务并设置开机自启

第一步：点击打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面。

第二步：打开选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

轻量应用服务器OpenClaw镜像.png

第三步：打开访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

阿里云百炼密钥管理图.png

端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

openclaw gateway start
systemctl enable openclaw

访问Web控制台：http://公网IP:18789

（三）ECS手动部署

创建Ubuntu22.04实例，2核4GB
安全组放行18789、22端口
SSH连接执行Linux部署命令
配置数据盘挂载~/.openclaw，保证数据持久化
创建管理员Token
```
openclaw token create --admin
```

六、阿里云大模型API配置（千问+免费Coding Plan）

（一）阿里云千问大模型API配置

开通阿里云百炼，创建API Key
命令行配置

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

创建API-Key，推荐访问订阅阿里云百炼Coding Plan，阿里云百炼Coding Plan每天两场抢购活动，从按tokens计费升级为按次收费，可以进一步节省费用！

购买后，在控制台生成API Key。注：这里复制并保存好你的API Key，后面要用。
回到轻量应用服务器-控制台，单击服务器卡片中的实例 ID，进入服务器概览页。
在服务器概览页面单击应用详情页签，进入服务器详情页面。
端口放通在OpenClaw使用步骤区域中，单击端口放通下的执行命令，可开放获取OpenClaw 服务运行端口的防火墙。
这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼 Coding Plan的API Key，直接选择就可以。
获取访问地址单击访问 Web UI 面板下的执行命令，获取 OpenClaw WebUI 的地址。

openclaw config set model.provider aliyun_bailian
openclaw config set model.aliyun_bailian.api_key "你的API Key"
openclaw config set agents.defaults.model.primary "bailian/qwen3-max-2026-01-23"
openclaw config set model.aliyun_bailian.base_url "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"

连接测试
```
openclaw model test
```

（二）阿里云Coding Plan免费API配置

新用户享有免费额度，适合编码场景：

百炼控制台开通Coding Plan，领取免费额度
创建API Key

配置命令

openclaw config set model.provider coding_plan
openclaw config set model.coding_plan.api_key "你的Coding Plan API Key"
openclaw config set model.coding_plan.base_url "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1"
openclaw config set agents.defaults.model.primary "coding-plan/qwen3-mini"

测试连接
```
openclaw model test
```

七、高频问题与解决方案（2026实测）

（一）Ollama相关问题

Ollama服务无法启动

# 强制重启
ollama stop
ollama serve
# 检查端口占用
lsof -i :11434（Mac/Linux）
netstat -ano | findstr :11434（Windows）

模型拉取失败
切换网络，使用国内镜像，或手动下载模型文件
OpenClaw提示连接Ollama失败
确认baseUrl为http://127.0.0.1:11434/v1，必须带/v1后缀

（二）部署安装问题

Node.js版本过低
卸载旧版，安装v22.x，配置npm镜像

Windows脚本无法执行

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

Linux权限不足
```
sudo chmod -R 755 ~/.openclaw
```

（三）模型调用问题

API Key无效
核对密钥，重新配置，检查百炼权限
本地模型响应慢
降低模型参数，关闭后台程序，延长超时时间

工具调用失败

openclaw tool enable web_search
openclaw tool enable exec

（四）云端部署问题

公网IP无法访问
检查安全组18789端口是否放行
服务重启配置丢失
将~/.openclaw挂载数据盘，设置开机自动加载

八、长期优化最佳实践

规则迭代：新增功能同步更新MEMORY.md
缓存管理：定期清理缓存，提升响应速度
```
openclaw cache clean
```
备份机制：开启Git自动提交，防止数据丢失
通信选择：优先使用钉钉、飞书，避免QQ Bot导致Token浪费
性能调优：根据硬件调整时间片，关闭不常用工具

总结

OpenClaw结合Ollama本地大模型，彻底解决Token成本与数据隐私问题，实现完全离线的私有化AI Agent。本文覆盖Windows11/MacOS/Linux本地部署、阿里云云端部署、Ollama对接、阿里云千问/Coding Plan配置全流程，提供可直接复制的代码命令与实测问题解决方案。2026年私有化部署成为AI工具主流趋势，无论是个人日常使用、开发辅助，还是企业内网办公，这套方案都能稳定落地，让OpenClaw真正成为高效、安全、低成本的智能自动化助手。

OpenClaw内网离线方案：Windows/Mac/Linux/阿里云部署+千问/Coding Plan/Ollama配置实战指南

前言

一、OpenClaw核心优化规则（可直接写入MEMORY.md）

1. 错误自动处理机制

2. 长任务时间片管理

3. Git自动备份规则

4. 必备工具清单

5. 分级记忆体系

二、Ollama本地大模型安装与模型部署（内网离线核心）

（一）全平台Ollama安装

（二）拉取支持工具调用的千问3.5模型

（三）Ollama API接口验证

三、2026本地全平台OpenClaw完整部署流程

（一）通用环境要求

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

（二）Windows11部署OpenClaw

（三）MacOS部署OpenClaw

（四）Linux（Ubuntu）部署OpenClaw

四、OpenClaw对接Ollama本地模型配置（核心步骤）

（一）找到配置文件

（二）完整配置代码（直接替换）

（三）调整超时时间并重启

五、2026阿里云OpenClaw部署流程

（一）前期准备

（二）轻量应用服务器一键部署

（三）ECS手动部署

六、阿里云大模型API配置（千问+免费Coding Plan）

（一）阿里云千问大模型API配置

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

（二）阿里云Coding Plan免费API配置

七、高频问题与解决方案（2026实测）

（一）Ollama相关问题

（二）部署安装问题

（三）模型调用问题

（四）云端部署问题

八、长期优化最佳实践

总结

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OpenClaw内网离线方案：Windows/Mac/Linux/阿里云部署+千问/Coding Plan/Ollama配置实战指南

前言

一、OpenClaw核心优化规则（可直接写入MEMORY.md）

1. 错误自动处理机制

2. 长任务时间片管理

3. Git自动备份规则

4. 必备工具清单

5. 分级记忆体系

二、Ollama本地大模型安装与模型部署（内网离线核心）

（一）全平台Ollama安装

（二）拉取支持工具调用的千问3.5模型

（三）Ollama API接口验证

三、2026本地全平台OpenClaw完整部署流程

（一）通用环境要求

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

（二）Windows11部署OpenClaw

（三）MacOS部署OpenClaw

（四）Linux（Ubuntu）部署OpenClaw

四、OpenClaw对接Ollama本地模型配置（核心步骤）

（一）找到配置文件

（二）完整配置代码（直接替换）

（三）调整超时时间并重启

五、2026阿里云OpenClaw部署流程

（一）前期准备

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七、高频问题与解决方案（2026实测）

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