问题解构：这是一个典型的跨系统、跨网络环境下的 AI Agent 服务调用问题。核心在于，部署在 Linux 服务器上的 OpenClaw 服务无法成功调用运行在 Windows 11 本地主机上的 Ollama 模型服务。主要矛盾点可能在于以及。方案推演：解决此问题需要遵循“先连通，后配置”的排查路径。首先确保 Linux 服务器能够通过网络访问到 Win11 主机上的 Ollama 服务端口，

将 OpenClaw 配置为使用本地部署的 Ollama 模型，主要涉及 Ollama 服务部署与 OpenClaw 网关配置两大环节。以下是详细步骤及常见问题解决方案。1. Ollama 本地部署与模型准备首先，需要在 macOS 上安装并运行 Ollama 服务，这是 OpenClaw 能够调用本地模型的基石。安装 Ollama拉取并运行模型拉取成功后，可以通过直接在终端测试模型是否工作正常

要在OpenClaw中配置运行在本地Docker容器内的Ollama模型，核心在于确保网络互通与正确的API端点配置。以下是根据现有资料整理的详细步骤、配置要点及常见问题解决方案。

要在OpenClaw中配置运行在本地Docker容器内的Ollama模型，核心在于确保网络互通与正确的API端点配置。以下是根据现有资料整理的详细步骤、配置要点及常见问题解决方案。

将 OpenClaw 配置为使用本地部署的 Ollama 模型，主要涉及 Ollama 服务部署与 OpenClaw 网关配置两大环节。以下是详细步骤及常见问题解决方案。1. Ollama 本地部署与模型准备首先，需要在 macOS 上安装并运行 Ollama 服务，这是 OpenClaw 能够调用本地模型的基石。安装 Ollama拉取并运行模型拉取成功后，可以通过直接在终端测试模型是否工作正常

在Kali Linux系统配备8GB内存的约束条件下，为大模型框架OpenClaw选配合适的大语言模型（LLM）时，需重点考量。：当需要同时运行其他安全工具时，建议降级到1B参数模型（如TinyLlama-1.1B），确保系统整体稳定性。：若配置swap分区（建议8GB），可尝试Qwen2-7B-Q4模型，但需接受响应速度下降30-40%：优先选择在安全领域有专门训练的模型（如CodeLlama系

在Kali Linux系统配备8GB内存的约束条件下，为大模型框架OpenClaw选配合适的大语言模型（LLM）时，需重点考量。：当需要同时运行其他安全工具时，建议降级到1B参数模型（如TinyLlama-1.1B），确保系统整体稳定性。：若配置swap分区（建议8GB），可尝试Qwen2-7B-Q4模型，但需接受响应速度下降30-40%：优先选择在安全领域有专门训练的模型（如CodeLlama系