Openclaw ollama setup

Procedure

前提: ollama serve 稼働（curl -s http://localhost:11434/api/tags でUP確認）、モデルpull済み。

1. ネイティブollamaアダプタを使う（2026.5.7時点）。旧openclaw_revival.shのOpenAI互換(baseUrl:.../v1+ダミーapiKey)は不要。models.providers.<id>.api: "ollama" が正規。

2. パッチファイルを書く（~/.openclaw/openclaw.json が無くてもpatchが作成する）:

{
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      "ollama-local": {
        api: "ollama",
        baseUrl: "http://localhost:11434",   // /v1 は付けない
        models: [
          { id: "qwen2.5:14b", name: "Qwen2.5 14B (local)" },
          { id: "llama3.2:3b", name: "Llama3.2 3B (fast, local)" }
        ]
      }
    }
  },
  agents: { defaults: { model: "ollama-local/qwen2.5:14b" } }
}

3. 検証付き適用:

openclaw config patch --file /tmp/patch.json5 --dry-run   # 検証
openclaw config patch --file /tmp/patch.json5             # 適用
openclaw infer model providers | grep ollama             # configured:true,selected:true
openclaw infer model run --local --model "ollama-local/qwen2.5:14b" --prompt "test"

4. 対話利用: openclaw chat（= tui --local）。gateway側に反映するには再起動（openclaw gateway 系）。

Pitfalls

• baseUrl に /v1 を付けない。ネイティブollamaアダプタは素の http://localhost:11434。/v1はOpenAI互換(openai-completions)アダプタ用。
• プロバイダidを ollama 単体にすると内蔵名と紛らわしい → ollama-local 等にして <id>/<model> で参照。
• モデル参照は必ず provider/model 形式（例 ollama-local/qwen2.5:14b）。
• gateway稼働中の設定変更は「Restart the gateway to apply」が出る。CLIワンショット(infer model run --local)は即反映。
• apiの有効enum: openai-completions / openai-responses / anthropic-messages / google-generative-ai / github-copilot / bedrock-converse-stream / ollama / azure-openai-responses。

Verification

openclaw infer model run --local --model "ollama-local/qwen2.5:14b" --prompt "一言返して" が実テキストを返せば成功（qwen2.5:14bで初回~12秒）。

Memory連携（Claudeと同じ知識をOllama版OpenClawに持たせる）

OpenClawのmemory-coreでObsidian vault＋Claudeメモリをローカルollama埋め込みでインデックスする（外部送信ゼロ）。

1. 埋め込みモデルをpull: ollama pull nomic-embed-text（無料・768次元）
2. mkdir -p ~/.openclaw/workspace/memory（無いとindexが"memory directory missing"で怒る）
3. patch適用:

{ agents: { defaults: { memorySearch: {
  enabled: true,
  provider: "ollama",            // 既定はopenai＝キー無で失敗するので必ず切替
  model: "nomic-embed-text",
  sources: ["memory", "sessions"], // sessions=過去会話もリコール対象
  extraPaths: [                    // ~展開されない→絶対パス必須
    "~/Documents/claude-obsidian/wiki",
    "~/.claude/projects/-Users-you/memory"
  ],
  sync: { onSessionStart: true, onSearch: true, watch: true } // 自動再index・cron不要
}}}}

4. index構築: openclaw memory status --index --agent main（"Embeddings: ready" / "Indexed: N/N"を確認）
5. 検証: openclaw memory search "就活トラッカー" --agent main で実ヒット確認

Pitfalls（memory）

• 既定の埋め込みprovider=openaiはAPIキー無しで失敗。ollamaへ必ず変更。
• extraPathsは~非展開。絶対パスで書く。
• 設定後は openclaw chat を入り直さないと走行中セッションには効かない。

チャット中リコール＋弱いローカルモデル対策（重要な実戦知見）

openclaw chat はプラグインを積まない

openclaw chat = tui --local = 埋め込みモード＝プラグイン(active-memory等)非ロード。プラグインのリコールを効かせるには Gatewayを起動して openclaw tui（--local無し）で繋ぐ。

• Gateway起動の前提: configに gateway.mode:"local", gateway.auth:{mode:"none"}, gateway.bind:"loopback"（auth は文字列でなくオブジェクト）。openclaw gateway --force で常駐。

qwen2.5:14bは丸腰にしないとエージェント機構で壊れる

ツール/スキルが多いと14Bは注入メモリを無視して web_search(要ollamaクラウド認証→失敗)/skill_workshop/memory_retrieve の生JSONを吐く。必須:

{ tools: { profile: "minimal", web: { search:{enabled:false}, x_search:{enabled:false} } },
  agents: { defaults: { skills: [] } } }

→ tool policyが23ツール除去。これで素直に答える。

確実なメモリ注入＝静的bootstrap（active-memory RActより信頼できる）

~/.openclaw/workspace/USER.md(と main セッションの MEMORY.md)は埋め込み/Gateway両モードで毎ターン確実にプロンプト注入される。ここにユーザーの核（プロフィール・主要プロジェクト・stack・応答方針）を書くのが最も確実。

• active-memory(RAGサブエージェント)は: llama3.2:3b=no_relevant_memory誤判定が出る／qwen2.5:14b=timeout(45s超)。flakyなので主役にしない。USER.md静的注入を baseline、active-memoryは Gateway時の上積みとして残す程度。
• plugins.entries.active-memory.hooks.allowPromptInjection:true を入れてもheadless openclaw agent ターンには runtimeContextChars=0(注入は主にライブ対話パス)。
• 深い長尾の事実は openclaw memory search "..."(CLI)で確実に引ける＝これは常に効く。

検証

openclaw agent --local --session-key tNN --message "俺は誰？何作ってる人？" → USER.mdの内容で正しく答えればbaseline成立。