Настройка OpenClaw в UTM-виртуальной машине Ubuntu с доступом к LLM API и Ollama
Изолированная настройка OpenClaw с доступом к нескольким LLM
Разработчик задокументировал рабочую конфигурацию для запуска OpenClaw в автономной, изолированной среде. Настройка предполагает запуск OpenClaw внутри виртуальной машины Ubuntu с использованием UTM на Mac с процессором M3, сохраняя при этом подключение к сервисам LLM как локально, так и через внешние API.
Ключевые детали конфигурации
Решение предоставляет OpenClaw доступ только к материалам, доступным внутри виртуальной машины Ubuntu, создавая контролируемую среду. В то же время Ollama работает нативно на macOS и остаётся доступным для OpenClaw внутри виртуальной машины Ubuntu на том же компьютере.
OpenClaw в этой конфигурации может использовать несколько API LLM, включая:
- Gemini
- Claude
- DeepSeek
Доступные ресурсы
Все примеры файлов конфигурации доступны по адресу: https://github.com/parimalbajpai/openclaw/tree/main
Советы и решения, специфичные для OpenClaw, задокументированы в notes.txt, где содержатся:
- Обходные решения для Ubuntu/ARM без Chrome
- Доступ к Google Workspace через gog и gogcli
Дополнительные советы по настройке Ollama доступны в отдельном файле notes.txt.
Такой тип изолированной настройки особенно полезен для разработчиков, которые хотят тестировать AI-агенты для программирования в изолированных средах, сохраняя доступ как к локальным, так и облачным сервисам LLM, что позволяет проводить контролируемые эксперименты с различными конфигурациями моделей.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Исправление слепых зон OpenClaw: создание карты сайта для сбора всех блогов Anthropic
Инструмент браузера OpenClaw не обнаруживает все блоги Anthropic, потому что они размещены на нескольких URL-адресах. Один пользователь решил эту проблему, предоставив сгенерированную карту сайта, и упаковал решение в навык для совместного использования.
Бенчмарк OpenClaw демонстрирует, что Qwen3.5:27B превосходит другие локальные LLM в задачах агентов.
Бенчмарк 7 локальных LLM на 22 реальных задачах агента с использованием OpenClaw показал, что qwen3.5:27b-q4_K_M набрал 59,4%, в то время как занявший второе место qwen3.5:35b получил всего 23,2%. Большинство моделей не смогли найти базовые инструменты, такие как функции электронной почты.
molequla: Постоянно обучающийся ИИ-организм, созданный с нуля с помощью ClaudeCode
molequla — это постоянно обучающийся ИИ-организм, реализованный с нуля на Go, C, JavaScript и Rust с оркестратором на Python. Каждый элемент представляет собой полную реализацию трансформера с векторным автоградиентом, обученную на сыром тексте, которая со временем растёт и развивает личность.
MOOSE-Star: Модель на 7B параметров и набор данных из 108 000 статей для открытия научных гипотез – ICML 2026
MiroMind выпускает MOOSE-Star на Hugging Face: модель на 7B параметров (дообучение DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B) для открытия научных гипотез вместе с набором данных TOMATO-Star из 108 тыс. статей. Бенчмарк показывает, что MS-7B достигает 54,34% точности поиска вдохновляющих работ, превосходя GPT-5.4 и приближаясь к Gemini-3 Pro.