--- read_when: - Вы хотите использовать OpenClaw с облачными или локальными моделями через Ollama - Вам нужны инструкции по установке и настройке Ollama - Вам нужны модели компьютерного зрения Ollama для анализа изображений summary: Запуск OpenClaw с Ollama (облачные и локальные модели) title: Ollama x-i18n: generated_at: "2026-07-13T18:30:41Z" model: gpt-5.6 postprocess_version: locale-links-v1 prompt_version: 24 provider: openai source_hash: aaa2ab1cf22b318499ef2a040c9e356bfb1c24be811ae0749cce0090f5978c13 source_path: providers/ollama.md workflow: 16 --- OpenClaw взаимодействует с нативным API Ollama (`/api/chat`), а не с OpenAI-совместимой конечной точкой `/v1`. Поддерживаются три режима: | Режим | Что используется | | ----------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | | Облако + локально | Доступный хост Ollama, обслуживающий локальные модели и, если выполнен вход, модели `:cloud` | | Только облако | Непосредственно `https://ollama.com`, без локального демона | | Только локально | Доступный хост Ollama, только локальные модели | Настройка только облачного режима с выделенным идентификатором провайдера `ollama-cloud` описана в разделе [Ollama Cloud](/ru/providers/ollama-cloud). Используйте ссылки `ollama-cloud/`, если требуется отделить облачную маршрутизацию от локального провайдера `ollama`. Не используйте OpenAI-совместимый URL `/v1` (`http://host:11434/v1`). Он нарушает вызов инструментов, и модели могут выводить необработанный JSON вызова инструмента как обычный текст. Используйте нативный URL: `baseUrl: "http://host:11434"` (без `/v1`). Канонический ключ конфигурации — `baseUrl`. Для примеров в стиле OpenAI SDK также допускается `baseURL`, но в новой конфигурации следует использовать `baseUrl`. ## Правила аутентификации URL-адресам Ollama для loopback-интерфейса, частной сети, `.local` и простых имён хостов не требуется настоящий bearer-токен. Для них OpenClaw использует маркер `ollama-local`. Для общедоступных удалённых хостов и `https://ollama.com` требуются настоящие учётные данные: `OLLAMA_API_KEY`, профиль аутентификации или `apiKey` провайдера. Для прямого использования размещённого сервиса предпочтителен провайдер `ollama-cloud`. Пользовательский провайдер с `api: "ollama"` подчиняется тем же правилам. Например, провайдер `ollama-remote`, указывающий на частный хост в локальной сети, может использовать `apiKey: "ollama-local"`; подагенты разрешают этот маркер через хук провайдера Ollama, а не считают его отсутствующими учётными данными. `agents.defaults.memorySearch.provider` также может указывать на пользовательский идентификатор провайдера, чтобы для эмбеддингов использовалась эта конечная точка Ollama. `auth-profiles.json` хранит учётные данные для идентификатора провайдера; параметры конечной точки (`baseUrl`, `api`, модели, заголовки, тайм-ауты) указывайте в `models.providers.`. Старые плоские файлы, такие как `{ "ollama-windows": { "apiKey": "ollama-local" } }`, не являются форматом среды выполнения; `openclaw doctor --fix` преобразует их в канонический профиль API-ключа `ollama-windows:default` с созданием резервной копии. Значение `baseUrl` в таком устаревшем файле является лишним и должно быть перенесено в конфигурацию провайдера. Bearer-аутентификация для эмбеддингов памяти Ollama ограничена хостом, для которого она была объявлена: - Ключ уровня провайдера отправляется только на хост этого провайдера. - `agents.*.memorySearch.remote.apiKey` отправляется только на удалённый хост эмбеддингов. - Значение только из переменной окружения `OLLAMA_API_KEY` считается соглашением Ollama Cloud и по умолчанию не отправляется на локальные или самостоятельно размещённые хосты. ## Начало работы ```bash openclaw onboard ``` Выберите **Ollama**, затем режим: **Облако + локально**, **Только облако** или **Только локально**. `Cloud only` запрашивает `OLLAMA_API_KEY` и предлагает размещённые облачные варианты по умолчанию. `Cloud + Local` и `Local only` запрашивают базовый URL Ollama, обнаруживают доступные модели и автоматически загружают выбранную локальную модель, если она отсутствует. Установленный тег `:latest`, например `gemma4:latest`, отображается один раз без дублирования `gemma4`. `Cloud + Local` также проверяет, выполнен ли на хосте вход для облачного доступа. ```bash openclaw models list --provider ollama ``` Неинтерактивный режим: ```bash openclaw onboard --non-interactive \ --auth-choice ollama \ --custom-base-url "http://ollama-host:11434" \ --custom-model-id "qwen3.5:27b" \ --accept-risk ``` `--custom-base-url` и `--custom-model-id` необязательны; если их не указывать, используются локальный хост по умолчанию и предлагаемая модель `gemma4`. Загрузите Ollama с [ollama.com/download](https://ollama.com/download), затем загрузите модель: ```bash ollama pull gemma4 ``` Для гибридного облачного доступа выполните `ollama signin` на том же хосте. ```bash export OLLAMA_API_KEY="ollama-local" # локальный хост или хост в локальной сети, подходит любое значение export OLLAMA_API_KEY="your-real-key" # только https://ollama.com ``` Или в конфигурации: `openclaw config set models.providers.ollama.apiKey "OLLAMA_API_KEY"`. ```bash openclaw models list openclaw models set ollama/gemma4 ``` Или в конфигурации: ```json5 { agents: { defaults: { model: { primary: "ollama/gemma4" }, }, }, } ``` ## Облачные модели через локальный хост `Cloud + Local` маршрутизирует как локальные модели, так и модели `:cloud` через один доступный хост Ollama — это гибридный режим Ollama, который следует выбрать во время настройки, если нужны оба варианта. OpenClaw запрашивает базовый URL, обнаруживает локальные модели и проверяет состояние `ollama signin`. Если вход выполнен, предлагаются размещённые варианты по умолчанию (`kimi-k2.5:cloud`, `minimax-m2.7:cloud`, `glm-5.1:cloud`, `glm-5.2:cloud`). Если вход не выполнен, настройка остаётся только локальной до запуска `ollama signin`. Для доступа только к облаку без локального демона используйте `openclaw onboard --auth-choice ollama-cloud` и см. [Ollama Cloud](/ru/providers/ollama-cloud) — для этого способа не требуется `ollama signin` или запущенный сервер: ```bash openclaw onboard --auth-choice ollama-cloud openclaw models set ollama-cloud/kimi-k2.5:cloud ``` Список облачных моделей, отображаемый во время `openclaw onboard`, заполняется в реальном времени из `https://ollama.com/api/tags` и ограничен 500 записями, поэтому средство выбора отражает текущий каталог размещённых моделей. Если `ollama.com` недоступен или не возвращает модели во время настройки, OpenClaw использует резервный встроенный список предлагаемых моделей, чтобы первоначальная настройка всё равно завершилась. ## Обнаружение моделей (неявный провайдер) Если задан `OLLAMA_API_KEY` (или профиль аутентификации), но не определены ни `models.providers.ollama`, ни другой пользовательский провайдер с `api: "ollama"`, OpenClaw обнаруживает модели из `http://127.0.0.1:11434`: | Поведение | Подробности | | ------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Запрос каталога | `/api/tags` | | Определение возможностей | `/api/show` по возможности считывает `contextWindow`, параметры Modelfile `num_ctx` и возможности (зрение/инструменты/рассуждение) | | Модели с поддержкой зрения | Возможность `vision` из `/api/show` помечает модель как поддерживающую изображения (`input: ["text", "image"]`) | | Определение рассуждения | Использует возможность `thinking` из `/api/show`, если она доступна; если Ollama не предоставляет возможности, применяется эвристика по имени (`r1`, `reason`, `reasoning`, `think`). `glm-5.2:cloud` и `deepseek-v4-flash\|pro:cloud` всегда считаются моделями рассуждения независимо от заявленных возможностей. | | Лимиты токенов | `maxTokens` по умолчанию соответствует максимальному ограничению токенов Ollama в OpenClaw | | Стоимость | Вся стоимость равна `0` | ```bash ollama list openclaw models list ``` Задание `models.providers.ollama` с явным массивом `models` или пользовательского провайдера с `api: "ollama"` и не-loopback-значением `baseUrl` отключает автоматическое обнаружение; в этом случае модели необходимо определять вручную (см. [Конфигурация](#configuration)). Запись `models.providers.ollama`, указывающая на размещённый `https://ollama.com`, также пропускает обнаружение, поскольку моделями Ollama Cloud управляет провайдер. Пользовательские loopback-провайдеры, такие как `http://127.0.0.2:11434`, по-прежнему считаются локальными и сохраняют автоматическое обнаружение. Можно использовать полную ссылку, например `ollama/:latest`, без записи `models.json`, созданной вручную; OpenClaw разрешает её в реальном времени. Для хостов, на которых выполнен вход, выбор отсутствующей в списке ссылки `ollama/:cloud` проверяет именно эту модель через `/api/show` и добавляет её в каталог среды выполнения, только если Ollama подтверждает метаданные — опечатки по-прежнему приводят к ошибке неизвестной модели. ### Дымовые тесты Для узкой проверки текста без загрузки полной поверхности инструментов агента: ```bash OLLAMA_API_KEY=ollama-local \ openclaw infer model run \ --local \ --model ollama/llama3.2:latest \ --prompt "Ответь точно: pong" \ --json ``` Добавьте `--file` с изображением для облегчённой проверки модели с поддержкой зрения (принимаются PNG/JPEG/WebP; файлы, не являющиеся изображениями, отклоняются до вызова Ollama — для аудио используйте `openclaw infer audio transcribe`): ```bash OLLAMA_API_KEY=ollama-local \ openclaw infer model run \ --local \ --model ollama/qwen2.5vl:7b \ --prompt "Опиши это изображение одним предложением." \ --file ./photo.jpg \ --json ``` Ни один из этих способов не загружает инструменты чата, память или контекст сеанса. Если проверка проходит, а обычные ответы агента завершаются ошибкой, вероятная причина — способность модели работать с инструментами или агентом, а не конечная точка. Выбор модели с помощью `/model ollama/` является точным выбором пользователя: если настроенный `baseUrl` недоступен, следующий ответ завершится ошибкой провайдера, а не незаметным переключением на другую настроенную модель. Изолированные задания cron выполняют одну локальную проверку безопасности перед запуском хода агента: если выбранная модель разрешается в локального провайдера Ollama, провайдера в частной сети или провайдера `.local`, а `/api/tags` недоступен, OpenClaw регистрирует этот запуск как `skipped`, указывая модель в тексте ошибки. Эта проверка конечной точки кэшируется на 5 минут для каждого хоста, поэтому повторные задания cron для остановленного демона не запускают множество заведомо неудачных запросов. Проверка в реальной среде: ```bash OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=0 \ pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts ``` Для Ollama Cloud направьте тот же интерактивный тест на размещённую конечную точку (по умолчанию эмбеддинги пропускаются; принудительно включите их с помощью `OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_EMBEDDINGS=1`, поскольку облачный ключ может не предоставлять доступ к `/api/embed`): ```bash export OLLAMA_API_KEY='' OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 \ OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL=https://ollama.com \ OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_MODEL=glm-5.1:cloud \ OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=1 \ pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts ``` Чтобы добавить модель, загрузите её — она будет обнаружена автоматически: ```bash ollama pull mistral ``` ## Локальный инференс на Node Агенты могут делегировать короткую задачу модели Ollama на сопряжённом настольном компьютере или серверном Node. Запрос и ответ передаются через существующее аутентифицированное соединение Gateway/Node; запрос выполняется через собственную локальную конечную точку Ollama на Node (`http://127.0.0.1:11434`). ```bash ollama pull qwen3:0.6b ollama list ``` ```bash openclaw node run \ --host \ --port 18789 \ --display-name "Local inference" ``` Разрешите устройство и его команды Node на хосте Gateway, затем проверьте: ```bash openclaw devices list openclaw devices approve openclaw nodes pending openclaw nodes approve openclaw nodes status --connected ``` Первое подключение или обновление, добавляющее команды Ollama, может вызвать запрос на разрешение команд Node. Если Node подключается, не объявляя `ollama.models` и `ollama.chat`, снова проверьте `openclaw nodes pending`. Встроенный плагин Ollama предоставляет инструмент `node_inference`. Сначала агенты вызывают `action: "discover"`, затем `action: "run"`, указав Node и модель из полученного результата (`run` может не указывать Node, если подключён ровно один подходящий Node). Например: «Обнаружь модели Ollama на моих Node, затем используй самую быструю загруженную модель, чтобы кратко изложить этот текст». При обнаружении считывается `/api/tags`, проверяются возможности `/api/show`, а когда доступен `/api/ps`, уже загруженные модели получают приоритет. Возвращаются только локальные модели, которые Ollama указывает как поддерживающие чат (возможность `completion`) — строки Ollama Cloud и модели только для эмбеддингов исключаются. При каждом запуске мышление модели отключается, а объём вывода по умолчанию ограничен 512 токенами (жёсткий предел — 8192), если вызов инструмента не запрашивает другое значение `maxTokens`; некоторые модели (например GPT-OSS) не поддерживают отключение мышления и всё равно могут выводить токены рассуждений. Чтобы Ollama продолжала работать на Node, но не была доступна агентам: ```bash openclaw config set plugins.entries.ollama.config.nodeInference.enabled false ``` Перезапустите Node (`openclaw node restart` или остановите и снова запустите `openclaw node run` для сеанса переднего плана). Node перестанет объявлять `ollama.models` и `ollama.chat`; сама Ollama и провайдер Ollama в Gateway не затрагиваются. Верните значение `true` и перезапустите для повторного включения; после повторного подключения изменившийся набор команд может снова потребовать разрешения `openclaw nodes pending`. Проверьте команды Node напрямую, без обращения к агенту: ```bash openclaw nodes invoke \ --node "Local inference" \ --command ollama.models \ --params '{}' \ --invoke-timeout 90000 \ --timeout 100000 openclaw nodes invoke \ --node "Local inference" \ --command ollama.chat \ --params '{"model":"qwen3:0.6b","prompt":"Reply with exactly: pong","maxTokens":32,"timeoutMs":120000}' \ --invoke-timeout 130000 \ --timeout 140000 ``` `--invoke-timeout` ограничивает время, отведённое Node на выполнение команды; `--timeout` ограничивает общую продолжительность вызова Gateway и должно быть больше. Локальный инференс на Node всегда использует собственную локальную конечную точку Node — настроенный удалённый или облачный `models.providers.ollama.baseUrl` не используется повторно. Команды Node по умолчанию доступны на хостах Node с macOS, Linux и Windows и по-прежнему подчиняются обычной политике сопряжения и команд Node. ## Компьютерное зрение и описание изображений Встроенный плагин Ollama регистрирует Ollama как провайдера анализа мультимедиа с поддержкой изображений, поэтому OpenClaw может направлять явные запросы на описание изображений и настроенные модели изображений по умолчанию в локальные или размещённые модели компьютерного зрения Ollama. ```bash ollama pull qwen2.5vl:7b export OLLAMA_API_KEY="ollama-local" openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --model ollama/qwen2.5vl:7b --json ``` `--model` должна быть полной ссылкой ``; когда она задана, `infer image describe` сначала пробует эту модель, а не пропускает описание для моделей, которые уже имеют встроенную поддержку компьютерного зрения. Если вызов завершится ошибкой, OpenClaw может продолжить через `agents.defaults.imageModel.fallbacks`; ошибки подготовки файла или URL возникают до попытки резервного варианта. Используйте `infer image describe` для потока анализа изображений OpenClaw и настроенного `imageModel`; используйте `infer model run --file` для прямой мультимодальной проверки с пользовательским запросом. Чтобы сделать Ollama провайдером анализа изображений по умолчанию для входящих медиафайлов: ```json5 { agents: { defaults: { imageModel: { primary: "ollama/qwen2.5vl:7b", }, }, }, } ``` Предпочтительно использовать полную ссылку `ollama/`. Ссылка `imageModel` без префикса, например `qwen2.5vl:7b`, нормализуется в `ollama/qwen2.5vl:7b`, только если эта точная модель указана в `models.providers.ollama.models` с `input: ["text", "image"]` и ни один другой настроенный провайдер изображений не предоставляет тот же идентификатор без префикса; в противном случае явно укажите префикс провайдера. Медленным локальным моделям компьютерного зрения может требоваться более длительный тайм-аут анализа изображений, чем облачным моделям; на оборудовании с ограниченными ресурсами они могут аварийно завершаться, если Ollama попытается выделить полный заявленный моделью контекст компьютерного зрения. Задайте тайм-аут возможности и ограничьте `num_ctx`: ```json5 { models: { providers: { ollama: { models: [ { id: "qwen2.5vl:7b", name: "qwen2.5vl:7b", input: ["text", "image"], params: { num_ctx: 2048, keep_alive: "1m" }, }, ], }, }, }, tools: { media: { image: { timeoutSeconds: 180, models: [{ provider: "ollama", model: "qwen2.5vl:7b", timeoutSeconds: 300 }], }, }, }, } ``` Этот тайм-аут применяется к анализу входящих изображений и к явному инструменту `image`. `models.providers.ollama.timeoutSeconds` по-прежнему управляет ограничением базового HTTP-запроса Ollama для обычных вызовов модели. Интерактивная проверка: ```bash OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_IMAGE=1 \ pnpm test:live -- src/agents/tools/image-tool.ollama.live.test.ts ``` Если вы задаёте `models.providers.ollama.models` вручную, явно отметьте модели компьютерного зрения: ```json5 { id: "qwen2.5vl:7b", name: "qwen2.5vl:7b", input: ["text", "image"], contextWindow: 128000, maxTokens: 8192, } ``` OpenClaw отклоняет запросы на описание изображений для моделей, не отмеченных как поддерживающие изображения. При неявном обнаружении это определяется возможностью компьютерного зрения `/api/show`. ## Конфигурация ```bash export OLLAMA_API_KEY="ollama-local" ``` Если задан `OLLAMA_API_KEY`, можно не указывать `apiKey` в записи провайдера; OpenClaw подставит его для проверок доступности. Используйте явную конфигурацию для облачного размещения, нестандартного хоста или порта, принудительно заданных окон контекста или полностью ручных списков моделей: ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "https://ollama.com", apiKey: "OLLAMA_API_KEY", api: "ollama", models: [ { id: "kimi-k2.5:cloud", name: "kimi-k2.5:cloud", reasoning: false, input: ["text", "image"], cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 128000, maxTokens: 8192 } ] } } } } ``` Явная конфигурация отключает автоматическое обнаружение, поэтому модели необходимо перечислить: ```json5 { models: { providers: { ollama: { apiKey: "ollama-local", baseUrl: "http://ollama-host:11434", // Без /v1 — URL нативного API Ollama api: "ollama", // Явно: гарантирует нативное поведение при вызове инструментов timeoutSeconds: 300, // Необязательно: увеличенный бюджет подключения и потоковой передачи для холодных локальных моделей models: [ { id: "qwen3:32b", name: "qwen3:32b", params: { keep_alive: "15m", // Необязательно: сохранять модель загруженной между обращениями }, }, ], }, }, }, } ``` Не добавляйте `/v1`. Этот путь выбирает режим совместимости с OpenAI, в котором вызов инструментов работает ненадёжно. ## Распространённые рецепты Замените идентификаторы моделей точными именами из `ollama list` или `openclaw models list --provider ollama`. Ollama на том же компьютере, что и Gateway, обнаруживается автоматически: ```bash ollama serve ollama pull gemma4 export OLLAMA_API_KEY="ollama-local" openclaw models list --provider ollama openclaw models set ollama/gemma4 ``` Не добавляйте блок `models.providers.ollama`, если модели не требуется задавать вручную. ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://gpu-box.local:11434", apiKey: "ollama-local", api: "ollama", timeoutSeconds: 300, contextWindow: 32768, maxTokens: 8192, models: [ { id: "qwen3.5:9b", name: "qwen3.5:9b", reasoning: true, input: ["text"], params: { num_ctx: 32768, thinking: false, keep_alive: "15m", }, }, ], }, }, }, agents: { defaults: { model: { primary: "ollama/qwen3.5:9b" }, }, }, } ``` `contextWindow` — бюджет контекста OpenClaw; `params.num_ctx` отправляется в Ollama. Согласуйте их, если оборудование не может работать с полным заявленным контекстом модели. Без локального демона, напрямую с размещёнными моделями: ```bash export OLLAMA_API_KEY="your-ollama-api-key" ``` ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "https://ollama.com", apiKey: "OLLAMA_API_KEY", api: "ollama", models: [ { id: "kimi-k2.5:cloud", name: "kimi-k2.5:cloud", reasoning: false, input: ["text", "image"], contextWindow: 128000, maxTokens: 8192, }, ], }, }, }, agents: { defaults: { model: { primary: "ollama/kimi-k2.5:cloud" }, }, }, } ``` Если вместо этой структуры нужен отдельный идентификатор провайдера `ollama-cloud`, см. [Ollama Cloud](/ru/providers/ollama-cloud). ```bash ollama signin ollama pull gemma4 ``` ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://127.0.0.1:11434", apiKey: "ollama-local", api: "ollama", timeoutSeconds: 300, models: [ { id: "gemma4", name: "gemma4", input: ["text"] }, { id: "kimi-k2.5:cloud", name: "kimi-k2.5:cloud", input: ["text", "image"] }, ], }, }, }, agents: { defaults: { model: { primary: "ollama/gemma4", fallbacks: ["ollama/kimi-k2.5:cloud"], }, }, }, } ``` Пользовательские идентификаторы провайдеров при запуске нескольких серверов Ollama; у каждого собственные хост, модели, аутентификация и тайм-аут. ```json5 { models: { providers: { "ollama-fast": { baseUrl: "http://mini.local:11434", apiKey: "ollama-local", api: "ollama", contextWindow: 32768, models: [{ id: "gemma4", name: "gemma4", input: ["text"] }], }, "ollama-large": { baseUrl: "http://gpu-box.local:11434", apiKey: "ollama-local", api: "ollama", timeoutSeconds: 420, contextWindow: 131072, maxTokens: 16384, models: [{ id: "qwen3.5:27b", name: "qwen3.5:27b", input: ["text"] }], }, }, }, agents: { defaults: { model: { primary: "ollama-fast/gemma4", fallbacks: ["ollama-large/qwen3.5:27b"], }, }, }, } ``` Перед вызовом Ollama OpenClaw удаляет префикс активного провайдера (используя в качестве запасного варианта обычный префикс `ollama/`), поэтому `ollama-large/qwen3.5:27b` передаётся в Ollama как `qwen3.5:27b`. Некоторые локальные модели справляются с простыми запросами, но испытывают трудности с полным набором инструментов агента. Ограничьте инструменты и контекст, прежде чем изменять глобальные настройки среды выполнения: ```json5 { agents: { list: [ { id: "local", experimental: { localModelLean: true, }, model: { primary: "ollama/gemma4" }, }, ], }, models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://127.0.0.1:11434", apiKey: "ollama-local", api: "ollama", contextWindow: 32768, models: [ { id: "gemma4", name: "gemma4", input: ["text"], params: { num_ctx: 32768 }, compat: { supportsTools: false }, }, ], }, }, }, } ``` Используйте `compat.supportsTools: false`, только если модель или сервер регулярно завершаются с ошибкой при обработке схем инструментов: это повышает стабильность за счёт возможностей агента. `localModelLean` удаляет ресурсоёмкие инструменты браузера, Cron, сообщений, генерации медиа, голоса и PDF из непосредственного набора инструментов агента, если они явно не требуются, и помещает более крупные каталоги за Tool Search. Это не изменяет контекст среды выполнения Ollama или режим мышления. Используйте эту настройку вместе с `params.num_ctx` и `params.thinking: false` для небольших моделей мышления в стиле Qwen, которые зацикливаются или расходуют свой бюджет на скрытые рассуждения. ### Выбор модели ```json5 { agents: { defaults: { model: { primary: "ollama/gpt-oss:20b", fallbacks: ["ollama/llama3.3", "ollama/qwen2.5-coder:32b"], }, }, }, } ``` Пользовательские идентификаторы провайдеров работают так же: для ссылки с префиксом активного провайдера, например `ollama-spark/qwen3:32b`, OpenClaw удаляет этот префикс перед вызовом Ollama и отправляет `qwen3:32b`. Для медленных локальных моделей сначала настраивайте параметры на уровне провайдера, а не увеличивайте тайм-аут всей среды выполнения агента: ```json5 { models: { providers: { ollama: { timeoutSeconds: 300, models: [ { id: "gemma4:26b", name: "gemma4:26b", params: { keep_alive: "15m" }, }, ], }, }, }, } ``` `timeoutSeconds` охватывает HTTP-запрос модели: установление соединения, заголовки, потоковую передачу тела и общее защищённое прерывание получения данных. `params.keep_alive` передаётся как `keep_alive` верхнего уровня в нативных запросах `/api/chat`; задавайте его отдельно для каждой модели, когда узким местом является время загрузки при первом обращении. ### Быстрая проверка ```bash # Демон Ollama доступен с этого компьютера curl http://127.0.0.1:11434/api/tags # Каталог OpenClaw и выбранная модель openclaw models list --provider ollama openclaw models status # Прямая базовая проверка модели openclaw infer model run \ --model ollama/gemma4 \ --prompt "Ответь в точности: ok" ``` Для удалённых хостов замените `127.0.0.1` на хост `baseUrl`. Если `curl` работает, а OpenClaw — нет, проверьте, не запущен ли Gateway на другом компьютере, в контейнере или под другой учётной записью службы. ## Веб-поиск Ollama OpenClaw включает **веб-поиск Ollama** как провайдер `web_search`. | Свойство | Подробности | | ----------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Хост | `models.providers.ollama.baseUrl`, если задан, иначе `http://127.0.0.1:11434`; `https://ollama.com` использует размещённый API напрямую | | Аутентификация | Без ключа для локального хоста с выполненным входом; `OLLAMA_API_KEY` или настроенная аутентификация провайдера для прямого поиска через `https://ollama.com` либо защищённых аутентификацией хостов | | Требование | Локальные/самостоятельно размещённые хосты должны быть запущены, а вход должен быть выполнен с помощью `ollama signin`; для прямого размещённого поиска требуется `baseUrl: "https://ollama.com"` и настоящий ключ API | Выберите его во время `openclaw onboard` или `openclaw configure --section web` либо задайте: ```json5 { tools: { web: { search: { provider: "ollama", }, }, }, } ``` Для прямого размещённого поиска через Ollama Cloud: ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "https://ollama.com", apiKey: "OLLAMA_API_KEY", api: "ollama", models: [{ id: "kimi-k2.5:cloud", name: "kimi-k2.5:cloud", input: ["text"] }], }, }, }, tools: { web: { search: { provider: "ollama" }, }, }, } ``` Для самостоятельно размещённого хоста OpenClaw сначала пытается использовать локальный прокси `/api/experimental/web_search`, а затем переходит к размещённому пути `/api/web_search` на том же хосте; локальный демон с выполненным входом обычно отвечает через локальный прокси. Прямые вызовы `https://ollama.com` всегда используют размещённую конечную точку `/api/web_search`. Полное описание настройки и поведения см. в разделе [Веб-поиск Ollama](/ru/tools/ollama-search). ## Расширенная конфигурация **Вызов инструментов в этом режиме ненадёжен.** Используйте его, только если прокси требует формат OpenAI и вы не зависите от нативного вызова инструментов. Явно задайте `api: "openai-completions"` для прокси за `/v1/chat/completions`: ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1", api: "openai-completions", injectNumCtxForOpenAICompat: true, // по умолчанию: true apiKey: "ollama-local", models: [...] } } } } ``` Этот режим может не поддерживать потоковую передачу и вызов инструментов одновременно; возможно, потребуется `params: { streaming: false }` в модели. По умолчанию OpenClaw внедряет `options.num_ctx` в этом режиме, чтобы Ollama не переходил без предупреждения к контексту на 4096 токенов. Если ваш прокси отклоняет неизвестные поля `options`, отключите это: ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1", api: "openai-completions", injectNumCtxForOpenAICompat: false, apiKey: "ollama-local", models: [...] } } } } ``` Для автоматически обнаруженных моделей OpenClaw использует окно контекста, которое сообщает `/api/show`, включая увеличенные значения `PARAMETER num_ctx` из пользовательских Modelfiles; в противном случае используется стандартное окно контекста Ollama в OpenClaw. `contextWindow`, `contextTokens` и `maxTokens` на уровне провайдера задают значения по умолчанию для каждой модели этого провайдера и могут быть переопределены отдельно для каждой модели. `contextWindow` — собственный бюджет OpenClaw для запросов и Compaction. Нативные запросы `/api/chat` оставляют `options.num_ctx` незаданным, если вы явно не задали `params.num_ctx`, поэтому Ollama применяет собственное значение модели, `OLLAMA_CONTEXT_LENGTH` или значение по умолчанию на основе объёма VRAM; недопустимые, нулевые, отрицательные или не являющиеся конечными значения `params.num_ctx` игнорируются. Если старая конфигурация использовала только `contextWindow`/`maxTokens`, чтобы принудительно задавать контекст нативного запроса, выполните `openclaw doctor --fix`, чтобы скопировать эти значения в `params.num_ctx`. Адаптер, совместимый с OpenAI, по-прежнему по умолчанию внедряет `options.num_ctx` из настроенного `params.num_ctx` или `contextWindow`; отключите это с помощью `injectNumCtxForOpenAICompat: false`, если вышестоящий сервис отклоняет `options`. Записи нативных моделей также принимают распространённые параметры среды выполнения Ollama в `params`, которые передаются как нативные `/api/chat` `options`: `num_keep`, `seed`, `num_predict`, `top_k`, `top_p`, `min_p`, `typical_p`, `repeat_last_n`, `temperature`, `repeat_penalty`, `presence_penalty`, `frequency_penalty`, `stop`, `num_batch`, `num_gpu`, `main_gpu`, `use_mmap` и `num_thread`. Несколько ключей (`format`, `keep_alive`, `truncate`, `shift`) передаются как поля запроса верхнего уровня, а не как вложенные `options`. OpenClaw передаёт только эти ключи запросов Ollama, поэтому параметры, относящиеся только к среде выполнения, например `streaming`, никогда не отправляются в Ollama. Используйте `params.think` (или `params.thinking`), чтобы задать `think` верхнего уровня; `false` отключает мышление на уровне API для моделей мышления в стиле Qwen. ```json5 { models: { providers: { ollama: { contextWindow: 32768, models: [ { id: "llama3.3", contextWindow: 131072, maxTokens: 65536, params: { num_ctx: 32768, temperature: 0.7, top_p: 0.9, thinking: false, }, } ] } } } } ``` `agents.defaults.models["ollama/"].params.num_ctx` для отдельной модели также работает; если заданы оба значения, приоритет имеет явная запись модели провайдера. OpenClaw передаёт мышление в ожидаемом Ollama формате: `think` верхнего уровня, а не `options.think`. Автоматически обнаруженные модели, у которых `/api/show` сообщает о возможности `thinking`, предоставляют `/think low`, `/think medium`, `/think high` и `/think max`; модели без мышления предоставляют только `/think off`. ```bash openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking off openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking low ``` Либо задайте значение по умолчанию для модели: ```json5 { agents: { defaults: { models: { "ollama/gemma4": { thinking: "low", }, }, }, }, } ``` Настройки для отдельных моделей `params.think`/`params.thinking` могут отключать или принудительно включать рассуждение через API для конкретной модели. OpenClaw сохраняет эту явную конфигурацию, когда в активном запуске действует только неявное значение по умолчанию `off`; команда среды выполнения, отличная от отключения, например `/think medium`, по-прежнему переопределяет её. Запрос на рассуждение с истинным значением никогда не отправляется модели, явно помеченной `reasoning: false`; запрос `think: false` отправляется всегда. Модели с именами `deepseek-r1`, `reasoning`, `reason` или `think` по умолчанию считаются способными к рассуждению — дополнительная конфигурация не требуется: ```bash ollama pull deepseek-r1:32b ``` Ollama работает локально и бесплатно, поэтому стоимость всех моделей равна `0` как для автоматически обнаруженных, так и для определённых вручную моделей. Встроенный плагин Ollama регистрирует поставщика эмбеддингов памяти для [поиска по памяти](/ru/concepts/memory). Он использует настроенные базовый URL Ollama и ключ API, вызывает `/api/embed` и по возможности объединяет несколько фрагментов памяти в один запрос `input`. Когда `proxy.enabled=true`, запросы эмбеддингов к точному локальному loopback-источнику хоста, полученному из настроенного `baseUrl`, используют защищённый прямой путь OpenClaw вместо управляемого прокси пересылки. Само настроенное имя хоста должно быть `localhost` или литералом loopback-IP — DNS-имена, которые лишь разрешаются в loopback-адрес, по-прежнему используют путь через управляемый прокси. Хосты Ollama в LAN, tailnet, частной или публичной сети всегда используют путь через управляемый прокси, а перенаправления на другой хост или порт не наследуют доверие. `proxy.loopbackMode: "proxy"` всё равно направляет loopback-трафик через прокси; `proxy.loopbackMode: "block"` запрещает его до подключения — см. [Управляемый прокси](/ru/security/network-proxy#gateway-loopback-mode). | Свойство | Значение | | --- | --- | | Модель по умолчанию | `nomic-embed-text` | | Автоматическое скачивание | Да, если модель отсутствует локально | | Параллелизм по умолчанию без пакетной обработки | 1 (у других поставщиков значение по умолчанию выше; увеличьте его с помощью `nonBatchConcurrency`, если хост справится) | Эмбеддинги во время запроса используют префиксы поиска для моделей, которые их требуют или рекомендуют: `nomic-embed-text`, `qwen3-embedding` и `mxbai-embed-large`. Пакеты документов остаются без изменений, поэтому существующим индексам не требуется миграция формата. ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "ollama", remote: { // Значение по умолчанию для Ollama. Увеличьте на более мощных хостах, если переиндексация выполняется слишком медленно. nonBatchConcurrency: 1, }, }, }, }, } ``` Для удалённого хоста эмбеддингов ограничьте область действия аутентификации этим хостом: ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "ollama", model: "nomic-embed-text", remote: { baseUrl: "http://gpu-box.local:11434", apiKey: "ollama-local", nonBatchConcurrency: 2, }, }, }, }, } ``` По умолчанию Ollama использует **нативный API** (`/api/chat`), который одновременно поддерживает потоковую передачу и вызов инструментов — специальная конфигурация не требуется. Для нативных запросов управление рассуждением передаётся напрямую: `/think off` и `openclaw agent --thinking off` отправляют верхнеуровневый `think: false`, если явно не настроен `params.think`/`params.thinking`; `/think low|medium|high` отправляют соответствующую строку уровня усилий; `/think max` сопоставляется с максимальным уровнем усилий Ollama — `think: "high"`. Чтобы вместо этого использовать OpenAI-совместимую конечную точку, см. раздел «Устаревший OpenAI-совместимый режим» выше — потоковая передача и вызов инструментов в нём могут не работать одновременно. ## Устранение неполадок В WSL2 с NVIDIA/CUDA официальный установщик Ollama для Linux создаёт модуль systemd `ollama.service` с `Restart=always`. Если эта служба запускается автоматически и загружает модель с поддержкой GPU при загрузке WSL2, Ollama может закрепить память хоста во время загрузки; механизм освобождения памяти Hyper-V не всегда может освободить эти страницы, поэтому Windows может завершить работу виртуальной машины WSL2, systemd перезапустит Ollama, и цикл повторится. Признаки: повторные перезагрузки или завершения работы WSL2, высокая загрузка CPU процессом `app.slice` или `ollama.service` сразу после запуска WSL2, а также SIGTERM от systemd, а не от механизма Linux OOM killer. OpenClaw записывает предупреждение при запуске, когда обнаруживает WSL2, включённый `ollama.service` с `Restart=always` и видимые маркеры CUDA. Способ устранения: ```bash sudo systemctl disable ollama ``` На стороне Windows добавьте следующую настройку в `%USERPROFILE%\.wslconfig`, затем выполните `wsl --shutdown`: ```ini [experimental] autoMemoryReclaim=disabled ``` Либо сократите время keep-alive или запускайте Ollama вручную только при необходимости: ```bash export OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m ollama serve ``` См. [ollama/ollama#11317](https://github.com/ollama/ollama/issues/11317). Убедитесь, что Ollama запущен, задан `OLLAMA_API_KEY` (или профиль аутентификации), а `models.providers.ollama` **не** определён явно: ```bash ollama serve curl http://localhost:11434/api/tags ``` Скачайте модель локально или явно определите её в `models.providers.ollama`: ```bash ollama list # Просмотреть установленные модели ollama pull gemma4 ollama pull gpt-oss:20b ollama pull llama3.3 # Или другую модель ``` ```bash # Проверьте, запущен ли Ollama ps aux | grep ollama # Или перезапустите Ollama ollama serve ``` Выполните проверку на той же машине и в той же среде выполнения, где работает Gateway: ```bash openclaw gateway status --deep curl http://ollama-host:11434/api/tags ``` Распространённые причины: - `baseUrl` указывает на `localhost`, но Gateway работает в Docker или на другом хосте. - URL использует `/v1`, выбирая OpenAI-совместимое поведение вместо нативного Ollama. - Для удалённого хоста необходимо изменить настройки межсетевого экрана или привязки к LAN. - Модель находится в демоне на вашем ноутбуке, но отсутствует на удалённом хосте. Обычно поставщик работает в OpenAI-совместимом режиме или модель не может обрабатывать схемы инструментов. Предпочтительно использовать нативный режим: ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://ollama-host:11434", api: "ollama", }, }, }, } ``` Если небольшая локальная модель по-прежнему не справляется со схемами инструментов, задайте `compat.supportsTools: false` в записи этой модели и повторите проверку. Ответы размещённых моделей Kimi/GLM, представляющие собой длинные последовательности нелингвистических символов, считаются неудачным вызовом поставщика, а не успешным ответом, поэтому вместо сохранения повреждённого текста в сеансе запускается обычная обработка повторной попытки, резервного варианта или ошибки. Если проблема повторится, сохраните имя модели, текущий файл сеанса и сведения о том, использовал ли запуск `Cloud + Local` или `Cloud only`, затем попробуйте новый сеанс и резервную модель: ```bash openclaw infer model run --model ollama/kimi-k2.5:cloud --prompt "Ответь точно: ok" --json openclaw models set ollama/gemma4 ``` Первичная загрузка крупных локальных моделей может занимать много времени. Ограничьте область действия тайм-аута поставщиком Ollama и при необходимости сохраняйте модель загруженной между обращениями: ```json5 { models: { providers: { ollama: { timeoutSeconds: 300, models: [ { id: "gemma4:26b", name: "gemma4:26b", params: { keep_alive: "15m" }, }, ], }, }, }, } ``` Если сам хост медленно принимает подключения, `timeoutSeconds` также увеличивает защищённый тайм-аут подключения для этого поставщика. Многие модели заявляют размер контекста, с которым ваше оборудование не может комфортно работать. Нативный Ollama использует собственное значение среды выполнения по умолчанию, если не задан `params.num_ctx`. Ограничьте и бюджет OpenClaw, и контекст запроса Ollama, чтобы обеспечить предсказуемую задержку до первого токена: ```json5 { models: { providers: { ollama: { contextWindow: 32768, maxTokens: 8192, models: [ { id: "qwen3.5:9b", name: "qwen3.5:9b", params: { num_ctx: 32768, thinking: false }, }, ], }, }, }, } ``` Уменьшите `contextWindow`, если OpenClaw отправляет слишком большой промпт. Уменьшите `params.num_ctx`, если контекст среды выполнения Ollama слишком велик для этой машины. Уменьшите `maxTokens`, если генерация выполняется слишком долго. Дополнительная помощь: [Устранение неполадок](/ru/help/troubleshooting) и [Часто задаваемые вопросы](/ru/help/faq). ## Связанные материалы Настройка только для облака с отдельным поставщиком `ollama-cloud`. Обзор всех поставщиков, ссылок на модели и поведения при переключении на резервный вариант. Как выбирать и настраивать модели. Полные сведения о настройке и поведении веб-поиска на базе Ollama. Полный справочник по конфигурации.