🦞 OpenClaw (clawdbot / moltbot) + 🦙 Ollama 安裝指南

中文版 | English

在 Windows 下快速安裝 OpenClaw (clawdbot / moltbot) 與本地端 LLM (Ollama) 的完整步驟指南。

⚠️ 版本需求: Ollama v0.15.4+ 與 OpenClaw 2026.2.5+

---

📋 目錄

安裝步驟

1. 環境準備
   • 安裝 Ollama
   • 安裝 Python
2. Ollama 模型配置
   • 推薦模型
   • 拉取本地模型
   • 配置雲端模型
3. OpenClaw 安裝
   • 安裝 OpenClaw
   • 初始配置
   • 啟動 Gateway 服務
   • 設定 OpenClaw 使用 Ollama
   • 測試 Gateway
4. 進階配置
   • Telegram Bot 設定
   • 配對 Telegram 頻道
   • 其他進階設定

參考資料

• 完整移除指南
• 配置檔案參考
• 快速參考
• 實用技巧
• 相關連結
• 社群支援
• 更新日誌

---

1️⃣ 環境準備

安裝 Ollama (v0.15.4+)

⚠️ 重要: 請確保安裝 v0.15.4 或以上版本，此版本支援 OpenClaw 原生整合。

方法 1: 使用 winget（推薦）

winget install ollama

方法 2: 手動下載

前往 https://ollama.com/ 下載最新版 Windows 執行檔並安裝。

驗證安裝

ollama --version

安裝 Python

OpenClaw 的 Windows 版本不會自動安裝 Python，但許多任務需要用到：

winget install python

---

2️⃣ Ollama 模型配置

推薦模型

雖然 OpenClaw 理論上支援任何 OpenAI 相容的模型，但社群與官方測試顯示以下模型表現較佳：

模型系列	模型名稱	VRAM 需求	大小	適合場景
GLM	glm-4.7-flash	20GB+	19GB	快速回應、自動化
Ministral	ministral-3:8b	8GB+	6GB	輕量級、日常使用
GPT-OSS	gpt-oss-20b	16GB+	-	開源生態專用

⚠️ 已知問題: qwen2.5 和 qwen3 目前有相容性問題，暫時不建議使用！

拉取本地模型

根據你的顯卡 VRAM 選擇合適的模型：

選項 A: GLM 4.7 Flash（推薦）

ollama pull glm-4.7-flash

• 模型大小：19GB
• 適合：vRAM 為 20GB 以上顯卡

選項 B: Ministral 3:8b（輕量版）

ollama pull ministral-3:8b

• 模型大小：6GB
• 適合：vRAM 為 8GB 以上顯卡

配置雲端模型（可選）

若想使用 SOTA 模型但沒有 OpenAI/Anthropic/Google Gemini 的 API Key：

# 登入 Ollama（照螢幕指示連接設備）
ollama signin

# 拉取 Google Gemini 3 Flash 雲端模型
ollama pull gemini-3-flash-preview:cloud

💡 提示: 雲端模型有用量限制，不要過於頻繁使用。

---

3️⃣ OpenClaw 安裝

以 一般使用者身份 開啟 Command Prompt：

安裝 OpenClaw

⚠️ 重要！重要！重要！ （重要所以說三次）
請務必以 一般使用者身份 執行 Command Prompt 來安裝 OpenClaw！
若用 Administrator 安裝，可能導致 Telegram 無法正常回應。

以 一般使用者身份 開啟 Command Prompt：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd && del install.cmd

此指令會自動安裝 Node.js 和 npm ，並進入 OpenClaw 的 Onboarding 模式 (初次歡迎設定畫面)。

初始配置

1. 安全確認

I understand this is powerful and inherently risky. Continue?
> Yes

2. Onboarding 模式

Onboarding mode
> QuickStart (Configure details later via openclaw configure.)

3. 設定模型/認證提供者

先選擇跳過，後面再設定：

Model/auth provider
> Skip for now

Filter models by provider
> All providers

Default model
> Enter model manually 

#輸入上述的模型名稱，例如: ollama/glm-4.7-flash

4. 頻道配置（可選）

這裡可以先選擇 Skip for now，或直接配置 Telegram，這裡以有配置為例：

Select channel (QuickStart)
> ● Telegram (Bot API) (not configured)

Enter Telegram bot token
>>> 1234567890:ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ123456789

💡 如何取得 Token？請參考 Telegram Bot 設定

5. 技能商店

Configure skills now? (recommended)
> No

⚠️ Windows 無法安裝 Brew，而技能商店需要 Brew，所以先選 No。

6. 啟用 Hooks (若出現的話)

Enable hooks?
> [+] 🚀 boot-md (Run BOOT.md on gateway startup)
> [+] 📝 command-logger (Log all command events to a centralized audit file)
> [+] 💾 session-memory (Save session context to memory when /new command is issued)

按空白鍵選擇全部三項，再按 Enter。

7. 記錄 Web UI 資訊

安裝完成後會顯示：

Control UI:
  Web UI: http://127.0.0.1:18789/
  Web UI (with token): http://127.0.0.1:18789/?token=xxxxxxxxxx
  Gateway WS: ws://127.0.0.1:18789
  Gateway: reachable

🔑 重要: 記住帶 token 的 URL！

8. 安裝 Shell (若出現的話)

Enable zsh shell completion for openclaw?
> No

⚠️ Windows 無法使用 zsh ，所以先選 No。

9. 啟動 Gateway 服務

此時， OpenClaw 會開啟瀏覽器，進入 Gateway Dashboard ，若此時沒執行 Gateway Service 的話，就無法正常顯示內容。此時請先按 Ctrl+C 結束 OpenClaw 視窗，然後:

以 管理員身份 開啟 Command Prompt：

openclaw gateway install

此時，OpenClaw 的 Gateway Service 會安裝完成並啟動，並於 Windows 開機時自動啟動。

10. 設定 OpenClaw 使用 Ollama

Ollama v0.15.3+ 新功能: 可配置 OpenClaw 的 Ollama 設定，讓其套用本地模型。

因為此時 Ollama 本地端模型還沒套用，所以請先將用 Ctrl+C鈕，將 Gateway 視窗關閉 (若出現的話) ，然後輸入:

ollama launch openclaw

設定好模型之後，畫面會出現，回答y 繼續:

This will modify your OpenClaw configuration:
  C:\Users\<your username>\.openclaw\openclaw.json
Backups will be saved to C:\Users\<your username>\AppData\Local\Temp\ollama-backups/

Proceed? (y/n) yes

💡 建議: 執行完後，先重新啟動電腦，確保 Gateway Service 正常開機自動啟動。

📝 日後更換模型: 請參考下方 實用技巧。

11. 測試 Gateway

重開機後，確認 Gateway Service 有在執行 (若沒有的話，請執行 ollama launch openclaw 即可)，然後開啟瀏覽器訪問：

http://127.0.0.1:18789/?token=xxxxxxxxxx

在 Chat 畫面輸入任何對話，Ollama 會在背景載入模型並回應。

✅ 若 AI 正常回覆，基本設定完成！

---

4️⃣ 進階配置

Telegram Bot 設定

建立 Telegram 機器人

1. 在 Telegram 搜尋並加入 @BotFather

2. 發送指令 /newbot，依提示設定機器人名稱

   • 例如：openclaw-bot（若名稱被佔用請更換）

3. BotFather 會回覆：

Done. Congratulations on your new bot...

Use this token to access the HTTP API:
1234567890:ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ123456789

🔑 記住這個 Token，稍後配置時需要！

配對 Telegram 頻道

1. 進入手機 Telegram 中的 bot 頻道，查看是否有下列訊息 （若沒有，請發送任意訊息)

OpenClaw: access not configured.

Your Telegram user id: 1234567890
Pairing code: abcdefgh

2. 在電腦上執行配對指令：

openclaw pairing approve telegram abcdefgh

（將 abcdefgh 替換成你的配對碼）

3. 再次發送訊息測試

✅ Bot 應該可以正常回覆了！ 🎉

其他進階設定 (可選)

以一般使用者身份開啟 Command Prompt：

openclaw config

Gateway 位置

Where will the Gateway run?
> ● Local (this machine)

Web 工具配置

Select sections to configure
> ● Web tools (Configure Brave search + fetch)

Enable web_search (Brave Search)?
> ○ Yes / ● No

💡 需要 Brave API Key（可另外申請），暫時選 No

Enable web_fetch (keyless HTTP fetch)?
> ● Yes / ○ No

---

🗑️ 完整移除指南

若需要完全移除 OpenClaw / Moltbot / Clawdbot：

以管理員身份開啟 PowerShell

# 完整移除（包含所有資料）
openclaw uninstall --all --yes --non-interactive
# 或
moltbot uninstall --all --yes --non-interactive
# 或
clawdbot uninstall --all --yes --non-interactive

# 移除 npm 套件
npm uninstall -g openclaw
# 或
npm uninstall -g moltbot
# 或
npm uninstall -g clawdbot

---

📄 配置檔案參考

檔案路徑

%USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json

配置範例

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
        "apiKey": "ollama-local",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "ollama/glm-4.7-flash",
            "name": "GLM 4.7 Flash",
            "reasoning": true,
            "input": ["text"],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 262000,
            "maxTokens": 16384
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "ollama/glm-4.7-flash",
        "fallbacks": ["ollama/gemini-3-flash-preview:cloud"]
      },
      "workspace": "C:\\Users\\USER\\.openclaw\\workspace",
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local",
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "YOUR_TOKEN_HERE"
    },
    "port": 18789,
    "bind": "loopback"
  },
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "botToken": "YOUR_BOT_TOKEN_HERE"
    }
  },
  "hooks": {
    "internal": {
      "enabled": true,
      "entries": {
        "boot-md": { "enabled": true },
        "command-logger": { "enabled": true },
        "session-memory": { "enabled": true }
      }
    }
  }
}

---

🎯 快速參考

指令	用途
ollama --version	檢查 Ollama 版本
ollama pull <model>	拉取模型
ollama launch openclaw	配置 OpenClaw 使用 Ollama
openclaw config	進入配置介面
openclaw models list	檢視目前配置的模型列表
openclaw gateway install	安裝 Gateway 服務
openclaw gateway start	啟動 Gateway 服務
openclaw pairing approve telegram <code>	配對 Telegram 頻道
openclaw security audit --deep	安全性深度檢查
openclaw uninstall --all	完整移除

---

💡 實用技巧

防止 Ollama 自動卸載模型

在環境變數中加入：

OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1

這樣可以避免 Ollama 在 5 分鐘無活動後自動卸載模型，提升下次對話的速度。

更新 Ollama 模型配置

若需要更換 Ollama 模型：

1. 刪除 Ollama 配置檔：

   del %USERPROFILE%\.ollama\config\config.json

2. 重新執行配置：

   ollama launch openclaw

---

📚 相關連結

• Ollama 官網
• OpenClaw 官網
• OpenClaw 文件 - Ollama 設定
• Telegram BotFather

---

💬 社群支援

遇到問題？歡迎在 GitHub Issues 提出！

---

📝 更新日誌

2026-02-05

• 🚀 改用 cmd 快速安裝指令，自動化安裝 Node.js 與 npm
• 🆕 支援最新 OpenClaw 2026.2.5+ 版本
• 📋 重編目錄並更新翻譯至 README-EN.md

2026-02-02

• 🔄 更新至 Ollama v0.15.4+ 版本
• ✨ 新增 ollama launch openclaw 預配置功能
• 📖 重構文件結構，提升可讀性
• ⚠️ 強調必須使用一般使用者身份安裝

2026-01-30

• 🦞 Repo 重新命名為 openclaw-setup
• 🌍 新增英文版 README
• 💬 新增 murmur.md 吐槽檔案

---

最後更新: 2026-02-05
原創 by anomixer
Clawdbot → Moltbot → OpenClaw