如何在本地单机环境部署 Ollama、Qwen 3.5 模型及 OpenClawbot 智能代理。步骤包括安装 Ollama 引擎，拉取 Qwen 3.5 模型，通过 npm 安装 OpenClaw，配置 config.yaml 连接本地 API，最后启动网关与终端界面实现对话。同时提供了接入 Telegram 的可选方案及常见问题排查方法，适合开发者快速搭建本地免费 AI 助手。
本文旨在帮助你在单机上完成 Ollama + Qwen 3.5 + OpenClaw 的整套环境部署，并验证正常聊天功能。内容侧重于命令操作、配置说明与排错，适合边看边敲。
这一套技术栈中各组件的分工如下：
qwen3.5-0.8b），在 Ollama 里运行简单理解为：
用户 → OpenClawbot → Ollama API (http://localhost:11434) → Qwen 3.5 模型
部署顺序为：
如果只是想体验，用一台 8G 内存的笔记本即可跑通。
Ubuntu 一键安装：
sudo apt update && sudo apt install -y curl nodejs npm git
macOS 建议先装 Homebrew，再执行：
brew install node git
# curl 一般自带
官方安装脚本（macOS / Linux）：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Windows 则去官网下载安装包，或者在 WSL2 Ubuntu 里使用上面的命令。
ollama --version
看到类似 ollama version 0.17.0 即表示 OK。
大多数系统安装后会自动以守护进程方式运行，你可以手动确认：
# 查看 11434 端口是否在监听（Linux）
ss -lntp | grep 11434
# 或简单 curl 一下
curl http://localhost:11434
如果返回类似 {"models": [...]}，说明 Ollama 服务正常在 http://localhost:11434 运行。
为了兼顾效果和能跑得动，推荐使用：
qwen3.5-0.8b：只有 0.8B 参数，可以在纯 CPU 上跑，占空间大概 1GB 左右
适合入门 / VPS / 老电脑如果你的 GPU 和内存都比较强，也可以尝试更大的版本（14B 等），但本篇先以 0.8B 为主。
ollama pull qwen3.5-0.8b
耐心等待下载完成。
ollama run qwen3.5-0.8b "用一句话介绍一下你自己。"
如果能正常回答，说明：
说明：目前社区普遍说的'OpenClawbot'，本质上就是基于 OpenClaw 做的一套机器人/代理配置，这里统一用 OpenClaw 命令来装和配。
npm install -g openclaw
如果报权限问题，可以用：
sudo npm install -g openclaw
安装完成后，执行：
openclaw --version
能看到版本号就说明装好了。
Ollama 官方文档提到，可以直接通过：
ollama launch openclaw --model qwen3.5-0.8b
来触发自动检查与安装。如果你偏向'自动化安装'，可以考虑这条路线；如果你想'自己掌控配置'，建议用 npm install -g openclaw 再手动改配置文件。
下面配置一节按'手动可控'路线讲解。
OpenClaw 的核心配置在一个 config.yaml 里（默认在 ~/.config/openclaw/config.yaml）。
先看一下有没有默认配置目录：
ls ~/.config/openclaw
如果不存在，就自己创建：
mkdir -p ~/.config/openclaw
nano ~/.config/openclaw/config.yaml
# 或 vim / code 打开都行
例如：
gateway:
host: 127.0.0.1
port: 3000
providers:
ollama:
type: ollama
base_url: http://localhost:11434
model: qwen3.5-0.8b
agents:
default:
provider: ollama
system_prompt: >
你是一个中文 AI 助手，回答要简洁、友好，可以适当给出示例。
channels:
terminal:
enabled: true
type: terminal
关键点：
base_url 必须指向你本机的 Ollama 接口，一般就是 http://localhost:11434model 字段要与 ollama list 里显示的 完全一致，区分大小写与横杠agents.default.provider 对应上方 providers 中你起的名字（这里是 ollama）OpenClaw 一般会提供简单检查命令，你可以先直接尝试运行（有错误会提示）。
# 更新网关（如有必要）
openclaw gateway update
# 重启网关，使最新配置生效
openclaw gateway restart
如果你遇到 token 相关提示（例如'unauthorized token'），可以创建/配置 token：
openclaw token create
openclaw gateway restart
openclaw tui
成功的话，你会看到一个基于 TUI 的聊天界面（类似一个终端聊天窗口），此时输入一句中文：
你：帮我列一个今天的工作待办清单
几秒后能看到 Qwen 3.5 的回复，就说明：
到这里，一个本地终端版的 Qwen 3.5 OpenClawbot 已经部署完成。
很多教程会在这一步把 OpenClawbot 接入 Telegram，形成一个真正的'聊天机器人'。这里只简单带一下部署关键点。
@BotFather/newbot 按提示创建机器人123456789:ABC-... 的 Bot Token方式一：用交互式配置向导：
openclaw configure
大致流程：
channelstelegram方式二：直接在 config.yaml 增加：
channels:
terminal:
enabled: true
type: terminal
telegram:
enabled: true
type: telegram
bot_token: YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN
然后重启网关：
openclaw gateway restart
此时在 Telegram 中给你的 Bot 发消息，应该就能看到由 Qwen 3.5 驱动的回复了（消息也会在 TUI 里同步显示）。
排查步骤：
重启网关再试：
openclaw gateway restart
确保 config.yaml 中的：
providers:
ollama:
model: qwen3.5-0.8b
与 ollama list 里的 tag 完全一致（包括点、横线、大小写）。
先看 Ollama 里到底有什么模型：
ollama list
qwen3.5-0.8b，避免一上来就拉大模型screen 或 tmux 把进程常驻后台说明 OpenClaw 的网关启用了一些 token 校验：
openclaw token create
openclaw gateway restart
按提示生成 token 并更新配置即可。
你可以写一个简单脚本，让自己每次启动更轻松。
例如 start_openclaw_qwen.sh：
#!/bin/bash
openclaw gateway restart
openclaw tui
赋予执行权限：
chmod +x start_openclaw_qwen.sh
之后只要：
./start_openclaw_qwen.sh
就能直接进到聊天界面。
到目前为止，你已经完成了：
config.yaml，让 OpenClaw 通过 Ollama 调 Qwen 3.5；
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