Fork do OpenClaw com um LLM Personalizado: Um Guia de Configuração Somente Local

Um desenvolvedor no r/openclaw compartilhou sua experiência ao fazer um fork do OpenClaw para rodar inteiramente em modelos locais, resultando em um gateway de IA totalmente personalizado chamado JARVIS. Todo o processo foi conduzido por sua instância do OpenClaw, Skippy, que usou o modelo qwen3.8-27 para automatizar o fork, renomear pacotes, atualizar configurações e gerenciar diretórios de estado. O que levou minutos, não horas, mostra que construir seu próprio gateway de IA agora é acessível para desenvolvedores individuais.

Principais Conclusões

• Inferência Local Completa: O fork roda com zero dependência de nuvem, usando apenas modelos locais.
• Personalização Sem Tocar no Original: Você pode modificar tudo no fork sem afetar a instalação inicial do OpenClaw.
• Múltiplas Instâncias: Duas versões do OpenClaw agora rodam lado a lado em um M2 Ultra, cada uma com seus próprios diretórios de estado, ambas exigindo recursos de GPU.

Como o Fork Foi Feito

O processo foi mais simples do que o esperado. Skippy cuidou do trabalho pesado, incluindo:

• Renomear pacotes
• Atualizar configurações
• Gerenciar diretórios de estado

O resultado foi um gateway totalmente independente que roda separadamente da instalação original.

Conflitos de Recursos

O desenvolvedor observa que rodar duas versões simultaneamente na mesma máquina leva à contenção de recursos de GPU — ambas as instâncias disputam a mesma GPU. Embora funcione, gerenciar a alocação de recursos entre múltiplos sistemas de IA é um desafio em aberto que vale a pena explorar.

Para Quem É Isso

Se você é um desenvolvedor com um Mac decente (como o M2 Ultra) e modelos locais, pode construir seu próprio gateway de IA sem uma equipe ou infraestrutura massiva. Essa abordagem dá a você controle total e privacidade.