OpenClaw mit Ollama

Ollama ist in der Dokumentation der einfachste Weg zu einem lokalen Modell, und die zugehörige Seite beginnt mit einer Warnung statt mit einer Begrüßung: OpenClaw spricht mit der nativen API von Ollama, und wer es auf die OpenAI-kompatible URL richtet, macht Tool-Aufrufe kaputt. Drei Modi werden unterstützt: Cloud plus lokal über einen angemeldeten Host, nur Cloud gegen den eigenen Dienst von Ollama, und nur lokal. Hier steht, was das Onboarding erkennt und was es nicht einfach annimmt, die Auth-Regeln je nach Host-Art, die Liste zur Fehlerbehebung und die Regel zu kleinen Modellen, die nicht verschwindet, nur weil das Modell kostenlos ist.

Verwenden Sie nicht die OpenAI-kompatible /v1-URL (http://host:11434/v1). Sie macht Tool-Aufrufe kaputt, und Modelle können rohes Tool-Call-JSON als reinen Text ausgeben.

Einrichtung

• Onboarding: Wählen Sie Ollama und einen Modus. Bei einer frischen geführten Einrichtung prüft OpenClaw den Standard- oder den konfigurierten Host, und die automatische Erkennung berücksichtigt nur Modelle, die bereits in den Speicher geladen sind und für die Tool-Unterstützung und mindestens 16K Kontext bestätigt sind; ein installiertes, aber inaktives Modell ist kein Kandidat, die Route braucht eine echte Completion, bevor sie gespeichert wird, und die Erkennung lädt nie etwas herunter und nie etwas in den Speicher.
• Nur Cloud fragt nach dem API-Schlüssel und schlägt gehostete Standardwerte vor; Cloud plus lokal und nur lokal fragen nach einer Basis-URL und prüfen die installierten Modelle, und wenn kein Tool-fähiges Modell gefunden wird, kann die Einrichtung um Erlaubnis bitten, ein empfohlenes herunterzuladen. Ein Modell, das als reines Embedding-Modell ausgewiesen ist, kann nicht zum Standard-Chatmodell werden.
• Manuell: Installieren Sie Ollama, laden Sie ein Modell herunter, melden Sie sich für den hybriden Cloud-Zugang auf demselben Host an, setzen Sie Zugangsdaten (einen beliebigen Wert für einen lokalen oder LAN-Host und den echten Schlüssel für den Dienst von Ollama) und setzen Sie dann die Modellreferenz als ollama, Schrägstrich, Modellname.

Auth-Regeln

Loopback-Hosts, Hosts im privaten Netz, Hosts mit der Endung .local und Hosts mit reinem Hostnamen brauchen kein echtes Bearer-Token; OpenClaw verwendet für sie einen lokalen Marker. Öffentliche Remote-Hosts und der Dienst von Ollama brauchen echte Zugangsdaten, und die Dokumentation bevorzugt für die direkte gehostete Nutzung die eigene Cloud-Anbieter-ID, damit das Cloud-Routing von einem lokalen Anbieter getrennt bleibt. Ein bloßer Umgebungsschlüssel wird als Cloud-Konvention behandelt und standardmäßig nicht an lokale Hosts gesendet, und die Bearer-Authentifizierung für Gedächtnis-Embeddings ist auf den Host beschränkt, für den sie deklariert wurde.

Fehlerbehebung

• WSL2-Absturzschleife: Der offizielle Linux-Installer legt einen Dienst mit der Neustart-Richtlinie always an; bei einem CUDA-Setup kann er während des Bootens ein Modell laden, Host-Speicher festpinnen, dazu führen, dass Windows die VM beendet, und endlos neu starten. Deaktivieren Sie den Dienst, schalten Sie die automatische Speicherrückgewinnung in der WSL-Konfiguration ab oder starten Sie Ollama von Hand mit einem kurzen Keep-alive.
• Nicht erkannt: Prüfen Sie, dass es läuft und im Modellbereich des Agenten liegt; die implizite Erkennung auf localhost braucht die Schlüsselvariable oder ein Auth-Profil, und eine nicht leere manuelle Modellliste überspringt die Erkennung komplett.
• Keine Modelle: Laden Sie eines herunter oder definieren Sie es explizit. Connection refused: Prüfen Sie den Prozess und starten Sie neu. Tool-JSON als Text ausgegeben: die OpenAI-kompatible URL, der Fehler vom Anfang der Seite.

Kostenlose Modelle für OpenClaw stellt Ollama neben LM Studio, llama.cpp und die anderen Backends, und mit der Windows-Installation von OpenClaw beginnt die WSL2-Einrichtung.

Die Regel, die weiterhin gilt

Die Modell-FAQ sagt es im selben Atemzug wie der Ollama-Schnellstart: Kleinere und stark quantisierte Modelle sind anfälliger für Prompt Injection; verwenden Sie große Modelle für jeden Bot mit Tool-Zugriff, und wenn Sie trotzdem kleine verwenden, aktivieren Sie Sandboxing und strikte Tool-Zulassungslisten. OpenClaw und Prompt Injection erklärt den Angriff und OpenClaw-Sandboxing erklärt die Eindämmung.

Bei Diali

Bei Diali gibt es kein Ollama zu installieren: Die Modelle stehen im verwalteten Katalog und werden aus den enthaltenen Credits bezahlt. Gehostetes OpenClaw bei Diali ist der Assistent, und Modelle und Anbieter in OpenClaw listet auf, was der Katalog abdeckt.

• Native API, niemals die OpenAI-kompatible URL.
• Die Erkennung sieht nur geladene Modelle; die Einrichtung lädt nichts herunter, ohne zu fragen.
• Lokale Hosts brauchen einen Marker, Remote-Hosts einen Schlüssel, kleine Modelle eine Sandbox.