Guia: Implantando OpenClaw com llama.cpp no Mini PC GEEKOM IT15

Arquitetura de Implantação e Principais Alterações

Este guia descreve uma implantação em que o gateway do OpenClaw (porta 18789) se conecta a um llama-server gerenciado manualmente (porta 8080) em vez do servidor Ollama padrão (porta 11434). O objetivo é executar um modelo local Qwen3-8B usando aceleração de GPU Intel Arc via SYCL.

Depuração e Soluções

O processo envolveu a resolução de vários conflitos de configuração:

• Problema 1: Configuração mcpServers Não Suportada: O OpenClaw não suporta a chave de configuração mcpServers. A solução foi remover esta seção do openclaw.json e usar arquivos batch para iniciar manualmente o llama-server, integrando sua lógica de inicialização no código Python.
• Problema 2: Conflito de Cache de Sessão: Uma sessão de canal Feishu em cache estava substituindo a nova configuração global, causando erros na API do Ollama. Isso foi corrigido excluindo o arquivo de cache da sessão: del "C:\Users\JiugeAItest\.openclaw\agents\main\sessions\sessions.json".
• Problema 3: Comprimento de Contexto Insuficiente: O contexto padrão do llama-server de 4096 tokens causava erros para conversas mais longas. Isso foi resolvido iniciando o servidor com -c 32768 e definindo contextWindow: 32768 na configuração do OpenClaw.

Etapas de Implantação

A configuração usa uma estrutura de diretórios específica no GEEKOM IT15:

E:\Workspace_AI\Buildup_OpenClow
├── llama-b8245-bin-win-sycl-x64\ # versão SYCL do llama.cpp
│   ├── llama-server.exe
│   └── ... (DLLs)
├── models\Qwen3-8B-GGUF\
│   └── Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf # Arquivo do modelo
└── start_openclaw_with_llamacpp.bat # Script de inicialização

Observação: O modelo Qwen3-8B-Q4_K_M.gguf é verificado como compatível com a versão b8245 do llama.cpp. Os modelos Qwen3.5 são incompatíveis com esta versão devido a uma incompatibilidade no comprimento de rope.dimension_sections.

Configuração do OpenClaw

A principal alteração de configuração está em C:\Users\<NomeDeUsuário>\.openclaw\openclaw.json. O provedor do modelo é alterado de ollama para llama-cpp:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "llama-cpp/qwen3-8b"
      }
    }
  },
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": { ... },
      "llama-cpp": {
        "api": "openai-completions",
        "apiKey": "llama-cpp-local",
        "baseUrl": "http://127.0.0.1:8080/v1",
        "models": [
          {
            "contextWindow": 32768,
            "id": "qwen3-8b",
            "name": "qwen3-8b",
            ...
          }
        ]
      }
    }
  }
}

O guia também inclui seções sobre referência de parâmetros, um guia de prevenção de armadilhas, solução de problemas e instruções para voltar ao Ollama, se necessário.