OpenClaw+魔塔Ollama私有化部署、阿里云部署与无限量本地模型+千问API与免费Coding Plan接入实战指南-阿里云开发者社区

OpenClaw作为轻量化AI Agent框架，在自动化任务、文件处理、代码生成、信息检索等场景中效率突出，但商用API高额Token消耗、网络限制与数据隐私问题，长期制约个人与团队规模化使用。通过魔塔ModelScope国内源加速部署Ollama，搭配支持工具调用的千问3.5系列本地模型，可实现OpenClaw完全离线运行、无限量调用、数据不出内网，彻底告别Token焦虑。本文基于2026年最新实践，完整覆盖Windows11/MacOS/Linux本地部署、阿里云云端部署、魔塔Ollama安装优化、局域网开放、OpenClaw配置对接、阿里云千问API与免费Coding Plan接入，提供全流程可复制命令与实测问题解决方案，打造稳定、安全、低成本的私有化AI Agent体系。

一、OpenClaw核心规则体系（直接写入MEMORY.md）

OpenClaw的稳定性依赖明确规则约束，以下规则经过长期验证，可直接写入根目录MEMORY.md长期记忆：

1. 错误自动修复机制

遇到错误→判断能否自动修复→能则立即执行
→不能则判断有无备用方案→有则切换
→无则列出选项请求用户确认
工具调用失败、文件读写异常、网络请求超时，无需指令直接自动修复
修复失败后简明上报类型、位置与建议方案

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
每段完成输出进度提示，避免超时无响应
执行完毕汇总结果，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. 分级记忆管理

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、异常日志
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

阿里云部署最简易 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、国内环境魔塔源安装Ollama（解决GitHub下载卡顿）

国内网络直接从Ollama官网下载易中断，通过魔塔ModelScope获取安装包更稳定。

1. 安装魔塔工具

pip install modelscope -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

2. 从魔塔下载Ollama安装包

modelscope download --model=modelscope/ollama-linux --local_dir ./ollama-linux --revision v0.17.3

3. 执行安装脚本

cd ollama-linux
sudo chmod 777 ./ollama-modelscope-install.sh
./ollama-modelscope-install.sh

安装过程中pkg_resources相关提示为正常兼容信息，不影响使用。

三、Ollama模型部署与局域网开放

1. 拉取支持工具调用的千问3.5模型

OpenClaw对接要求模型必须带tools标签，优先选择千问3.5系列：

# 轻量版（低配设备）
ollama pull qwen3.5:0.8b
# 标准版（综合性能）
ollama pull qwen3.5:7b
# 专业版（高性能GPU）
ollama pull qwen3.5:35b

查看已安装模型：

ollama list

启动模型验证：

ollama run qwen3.5:0.8b

2. 配置Ollama支持局域网访问（Linux系统）

修改系统服务配置，开放0.0.0.0监听，实现内网互通：

sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service

写入完整配置：

[Unit]
Description=Ollama Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=root
Group=root
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=1h"
Environment="OLLAMA_NUM_CTX=24576"
Environment="OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1"
Environment="OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0"
Environment="OLLAMA_NUM_PARALLEL=2"
Environment="NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all"
Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0"
ExecStart=/usr/local/bin/ollama start
ExecStop=/usr/local/bin/ollama stop
Restart=always
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target

重载服务并启动：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl restart ollama

3. 接口测试（Python脚本）

import requests
import json
url = "http://你的服务器IP:11434/api/generate"
data = {
   
    "model": "qwen3.5:35b",
    "prompt": "写一首关于科技的诗",
    "stream": True
}
response = requests.post(url, json=data, stream=True)
for line in response.iter_lines():
    if line:
        res = json.loads(line)
        if "response" in res:
            print(res["response"], end="", flush=True)
        if res.get("done"):
            break

返回流式内容即服务正常。

四、2026全平台OpenClaw本地部署流程（Windows11/MacOS/Linux）

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

（一）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

配置国内镜像

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

一键部署

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

初始化与启动

openclaw onboard --install-daemon
openclaw gateway start

打开Web控制台
```
openclaw dashboard
```

（二）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

（三）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
```

五、OpenClaw对接Ollama本地模型完整配置

1. 定位配置文件

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

2. 核心配置代码（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://你的服务器IP:11434",
      "apiKey": "ollama-local",
      "api": "ollama",
      "models": [
        {
          "id": "qwen3.5:35b",
          "name": "Qwen3.5 35B Local",
          "reasoning": false,
          "input": ["text", "image"],
          "cost": {
            "input": 0,
            "output": 0,
            "cacheRead": 0,
            "cacheWrite": 0
          },
          "contextWindow": 200000,
          "maxTokens": 8192
        }
      ]
    }
  }
}

agents代理配置

"agents": {
  "defaults": {
    "model": {
      "primary": "ollama/qwen3.5:35b"
    },
    "workspace": "C:\\Users\\用户名\\.openclaw\\workspace",
    "timeoutSeconds": 30000
  }
}

plugins插件配置

"plugins": {
  "entries": {
    "qwen3.5:35b": {
      "enabled": true
    }
  }
}

3. 调整超时并重启

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

断开网络仍可正常使用，证明对接成功。

六、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。

1. 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）

2. 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

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

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。

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 gateway start
systemctl enable openclaw

访问Web控制台：http://公网IP:18789

3. 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
数据盘挂载~/.openclaw，保证数据持久化
创建管理员Token
```
openclaw token create --admin
```

七、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

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
```

八、2026实测高频问题与解决方案

（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
# Mac/Linux
lsof -i :11434
# Windows
netstat -ano | findstr :11434
taskkill /F /PID 进程ID

模型拉取失败
切换魔塔源，或手动下载模型文件
OpenClaw无法连接Ollama
确认baseUrl正确，开放0.0.0.0监听，防火墙放行11434端口

（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

九、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
资源监控：qwen3.5:35b显存占用约25GB，确保GPU/CPU资源充足

总结

OpenClaw结合魔塔Ollama本地大模型，彻底解决Token成本、网络限制与数据隐私三大痛点，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、魔塔Ollama安装优化、局域网开放、OpenClaw配置对接、阿里云千问/Coding Plan全流程，提供可直接复制的命令与实测解决方案。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。

探索云世界

热门

云计算

大数据

云原生

人工智能

数据库

开发与运维

活动广场

任务中心

训练营

直播

乘风者计划

下载

镜像站

技术资料

OpenClaw+魔塔Ollama私有化部署、阿里云部署与无限量本地模型+千问API与免费Coding Plan接入实战指南