Как запустить OpenClaw полностью локально с помощью Ollama

Пользователь на r/clawdbot поделился методом запуска фреймворка агентов OpenClaw полностью на локальном компьютере, устраняя необходимость в платных облачных API.
Процесс настройки
Описанный процесс включает несколько конкретных шагов:
- Используйте LLMFit для тестирования и поиска наиболее производительной языковой модели, с которой может справиться ваше локальное оборудование. Исходный код инструмента доступен в репозитории GitHub: https://github.com/AlexsJones/llmfit.
- Установите Ollama.
- Загрузите выбранную модель локально с помощью Ollama.
- Свяжите Ollama с OpenClaw.
- Перезапустите OpenClaw Gateway.
Заявленные преимущества
Согласно источнику, эта настройка предоставляет несколько преимуществ:
- Не требуются API-ключи.
- Нет ограничений по токенам.
- Нет помежуточной оплаты за запросы.
- Полностью самоуправляемая.
- Полезна для экспериментов и автоматизации.
В посте предполагается, что этот метод особенно применим для создания внутренних агентов, рабочих процессов автоматизации или для агрессивных сценариев тестирования. Оригинальный автор также запрашивает обратную связь от сообщества, спрашивая, какие модели другие запускают локально с Ollama и фреймворками агентов, какое оборудование они используют и какова производительность.
📖 Прочитать полный источник: r/clawdbot
👀 Смотрите также
Миграция OpenClaw 2026.9.1: заметки по обновлению легаси-мультиагента из r/openclaw
Пользователь описывает плавное обновление OpenClaw с 2026.7.1-2 до 2026.9.1, включая миграцию конфигурации, обновление схемы и исправления multi-agent, выполненные с помощью Codex примерно за 30 минут.

Построение моста между двумя Telegram-ботами в одном групповом чате: семантика доставки по HTTP
Разработчик делится практическим подходом к соединению двух независимых Telegram-ботов в одном групповом чате, решая проблемы доставки сообщений между ботами с помощью HTTP-ретрансляторов, подтверждений, дедупликации и строго ограниченных лент.

Обработка отключений шлюза для эффективной автоматизации
Изучите практические решения для поддержания работы AI-кодирующих агентов при отключении шлюзов. Рекомендации включают мониторинг с помощью Grafana, автоматические сценарии переподключения и использование избыточных путей для обеспечения надежности.

Анализ плагина памяти OpenClaw: Lossless Claw + LanceDB рекомендуется
Разработчик протестировал плагины памяти OpenClaw и обнаружил, что стандартная настройка вызывает раздувание токенов, в то время как сочетание Lossless Claw с LanceDB обеспечивает оптимальную производительность для поддержания контекста агента без высоких затрат.