安装ollma并配置模型

下载OllamaSetup.exe文件并安装

下载node.js稳定版本并安装

下载git并安装

去魔塔社区下载模型，比如qwen3.5-9b版，链接如下：

https://modelscope.cn/models/unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF

下载好模型文件后，在gguf文件同文件夹下创建Modelfile文件，并在里面写：

FROM ./Qwen3.5-9B-IQ4_NL.gguf

# 设置上下文窗口 (根据你的内存调整，27B模型建议不要太大)
# 如果你有 32GB 内存，可以设为 16384 或 32768
# 如果只有 16GB 内存，建议设为 8192 或更低，防止爆内存
PARAMETER num_ctx 16384


 
TEMPLATE """
{{- $lastUserIdx := -1 -}}
{{- range $idx, $msg := .Messages -}}
{{- if eq $msg.Role "user" }}{{ $lastUserIdx = $idx }}{{ end -}}
{{- end }}
{{- if or .System .Tools }}<|im_start|>system
{{ if .System }}
{{ .System }}
{{- end }}
{{- if .Tools }}
 
# Tools
 
You may call one or more functions to assist with the user query.
 
You are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags:
<tools>
{{- range .Tools }}
{"type": "function", "function": {{ .Function }}}
{{- end }}
</tools>
 
For each function call, return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags:
<tool_call>
{"name": <function-name>, "arguments": <args-json-object>}
</tool_call>
{{- end -}}
<|im_end|>
{{ end }}
{{- range $i, $_ := .Messages }}
{{- $last := eq (len (slice $.Messages $i)) 1 -}}
{{- if eq .Role "user" }}<|im_start|>user
{{ .Content }}
{{- if and $.IsThinkSet (eq $i $lastUserIdx) }}
   {{- if $.Think -}}
      {{- " "}}/think
   {{- else -}}
      {{- " "}}/no_think
   {{- end -}}
{{- end }}<|im_end|>
{{ else if eq .Role "assistant" }}<|im_start|>assistant
{{ if (and $.IsThinkSet (and .Thinking (or $last (gt $i $lastUserIdx)))) -}}
<think>{{ .Thinking }}</think>
{{ end -}}
{{ if .Content }}{{ .Content }}
{{- else if .ToolCalls }}<tool_call>
{{ range .ToolCalls }}{"name": "{{ .Function.Name }}", "arguments": {{ .Function.Arguments }}}
{{ end }}</tool_call>
{{- end }}{{ if not $last }}<|im_end|>
{{ end }}
{{- else if eq .Role "tool" }}<|im_start|>user
<tool_response>
{{ .Content }}
</tool_response><|im_end|>
{{ end }}
{{- if and (ne .Role "assistant") $last }}<|im_start|>assistant
{{ if and $.IsThinkSet (not $.Think) -}}
<think>
 
</think>
 
{{ end -}}
{{ end }}
{{- end }}"""
PARAMETER repeat_penalty 1
PARAMETER stop <|im_start|>
PARAMETER stop <|im_end|>
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_k 20
PARAMETER top_p 0.95

保存后，运行如下命令创建模型：

ollama create qwen3.5-9b-nl -f ./Modelfile

然后在ollama可视化界面中测试模型，运行起来即可。

安装openclaw

使用ollama一键安装：

ollama launch openclaw

使用本地指定模型启动openclaw命令：

ollama launch openclaw --model qwen3.5-9b-nl

若需要切换模型命令，在对话窗口中输入/model，直接选择切换就行。

关闭openclaw后，如果需要启动，启动命令：

openclaw gateway start

如果需要在cli中对话则执行：

openclaw tui

常见问题

1. 如果openclaw报错如下内容，则说明本地ollama模型不支持tool调用

run error: Ollama API error 400: {"error":"registry.ollama.ai/library/qwen3.5-9b-nl:latest does not support tools"}

则重新在ollama中配置模型，修改Modelfile文件内容，加上工具调用的配置：

FROM "D:\model\gguf\qwen3\0.6\Qwen3-0.6B-Q8_0.gguf"
 
TEMPLATE """
{{- $lastUserIdx := -1 -}}
{{- range $idx, $msg := .Messages -}}
{{- if eq $msg.Role "user" }}{{ $lastUserIdx = $idx }}{{ end -}}
{{- end }}
{{- if or .System .Tools }}<|im_start|>system
{{ if .System }}
{{ .System }}
{{- end }}
{{- if .Tools }}
 
# Tools
 
You may call one or more functions to assist with the user query.
 
You are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags:
<tools>
{{- range .Tools }}
{"type": "function", "function": {{ .Function }}}
{{- end }}
</tools>
 
For each function call, return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags:
<tool_call>
{"name": <function-name>, "arguments": <args-json-object>}
</tool_call>
{{- end -}}
<|im_end|>
{{ end }}
{{- range $i, $_ := .Messages }}
{{- $last := eq (len (slice $.Messages $i)) 1 -}}
{{- if eq .Role "user" }}<|im_start|>user
{{ .Content }}
{{- if and $.IsThinkSet (eq $i $lastUserIdx) }}
   {{- if $.Think -}}
      {{- " "}}/think
   {{- else -}}
      {{- " "}}/no_think
   {{- end -}}
{{- end }}<|im_end|>
{{ else if eq .Role "assistant" }}<|im_start|>assistant
{{ if (and $.IsThinkSet (and .Thinking (or $last (gt $i $lastUserIdx)))) -}}
<think>{{ .Thinking }}</think>
{{ end -}}
{{ if .Content }}{{ .Content }}
{{- else if .ToolCalls }}<tool_call>
{{ range .ToolCalls }}{"name": "{{ .Function.Name }}", "arguments": {{ .Function.Arguments }}}
{{ end }}</tool_call>
{{- end }}{{ if not $last }}<|im_end|>
{{ end }}
{{- else if eq .Role "tool" }}<|im_start|>user
<tool_response>
{{ .Content }}
</tool_response><|im_end|>
{{ end }}
{{- if and (ne .Role "assistant") $last }}<|im_start|>assistant
{{ if and $.IsThinkSet (not $.Think) -}}
<think>
 
</think>
 
{{ end -}}
{{ end }}
{{- end }}"""
PARAMETER repeat_penalty 1
PARAMETER stop <|im_start|>
PARAMETER stop <|im_end|>
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER top_k 20
PARAMETER top_p 0.95

然后在模型和Modelfile文件夹下通过命令行执行：

ollama create modename -f modelfilepath

2.如果飞书发消息openclaw没有正常回复，但是网页和终端中可以正常对话，则应该重启openclaw gateway，命令如下：

openclaw gateway restart

3.如果gateway提示：

Gateway service missing

则应该以管理员权限安装gateway，方法如下：

• 按下键盘上的Win + R组合键，打开“运行”窗口。
• 在“运行”窗口中输入cmd。
• 按下Ctrl + Shift + Enter组合键，系统将弹出UAC（用户帐户控制）对话框询问是否允许以管理员身份运行命令提示符。
• 点击“是”按钮，即可以管理员身份打开命令窗口。

4.如果openclaw报错提示：

Embedded agent failed before reply: No API key found for provider "custom-127-0-0-1-11434". Auth store: C:\Users\path\.openclaw\agents\main\agent\auth-profiles.json (agentDir: C:\Users\path\.openclaw\agents\main\agent). Configure auth for this agent (openclaw agents add <id>) or copy auth-profiles.json from the main agentDir.

则应该使用如下命令启动openclaw：

ollama launch openclaw --model qwen3.5-9b-nl

或者重启网关：

openclaw gateway restart