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

Расширение для Visual Studio 2022 добавляет нативную интеграцию с Ollama для локальных LLM.
Бесплатное расширение для Visual Studio 2022 подключается напрямую к локальным конечным точкам Ollama, обеспечивая приватную помощь ИИ в программировании без переключения между инструментами. Поддерживает модели DeepSeek и Llama 3 с опциями резервного облачного подключения.

Антигравитация 2.0 возглавляет архитектурный 3D-бенчмарк OpenSCAD – ModelRift тестирует 6 LLM на Пантеоне
ModelRift сравнил 6 ИИ-инструментов при создании Пантеона в OpenSCAD. Antigravity набрал 4.5/5 за архитектурное качество, обогнав базовый Codex 5.5. Cursor 3.5 оказался самым быстрым, но худшим по качеству.

Google выпускает Sashiko: агент для проверки кода с помощью ИИ для патчей ядра Linux.
Инженеры Google открыли исходный код Sashiko, агентной системы ИИ для проверки кода, разработанной для ядра Linux. Она обнаружила 53% ошибок в нефильтрованном наборе из 1000 недавних проблем в основном репозитории, которые были пропущены людьми.

Автономный рабочий процесс кодирования выпустил 163 тыс. строк кода за ночь с использованием Claude Code.
Разработчик создал автономный рабочий процесс, который выполнил 72 задачи за ночь, сгенерировав 163 643 строк кода и более 6 400 успешных тестов с показателем успешности с первой попытки в 85%.