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
Как настроить Qwen 3.6 Plus Preview на OpenRouter для бесплатного использования OpenClaw
Qwen 3.6 Plus Preview в настоящее время бесплатен на OpenRouter с окном контекста в 1 миллион токенов, подходит для работы с AI-агентами. Настройка включает создание аккаунта на OpenRouter, добавление провайдера в OpenClaw и конфигурацию модели.
Трехуровневая архитектура памяти для постоянного контекста агента OpenClaw
Разработчик создал трехслойную систему памяти на основе инфраструктуры OpenClaw, чтобы предотвратить запуск агентов без контекста в начале каждой сессии. Архитектура включает L1 (рабочие файлы, внедряемые на каждом шаге), L2 (семантический поиск по памяти) и L3 (справочные документы, открываемые по требованию).
Оптимизация производительности Java: восемь антипаттернов, замедляющих ваш код
Приложение для обработки заказов на Java улучшилось с 1198 мс до 239 мс времени выполнения, с 85 000 до 419 000 заказов в секунду и с 1 ГБ до 139 МБ использования кучи за счет исправления восьми распространенных антипаттернов, выявленных с помощью профилирования Java Flight Recording.
Осваиваем резервное копирование: Защита вашего агента OpenClaw
В эпоху, где доминируют автоматизация и ИИ, обеспечение безопасности вашего агента OpenClaw с помощью надежных стратегий резервного копирования имеет первостепенное значение. Узнайте основные шаги для защиты вашего цифрового помощника.