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# 如何使用 OpenClaw 运行本地 AI 模型

本指南将帮助你在本地使用开放 LLM，并通过 **将 OpenClaw 连接到 Unsloth**。OpenClaw 是一个 **开源 AI 智能体** 可连接到模型、在你的项目中执行任务的界面。

OpenClaw 可以通过 **Unsloth 的 OpenAI 兼容 API**：包括 DeepSeek、Qwen、Gemma 等。OpenClaw 充当客户端，而 Unsloth 通过 **本地 API**.

设置完成后，OpenClaw 将通过 Unsloth 运行于你的本地模型之上，让你可以直接将其用作 **AI 智能体。**

<a href="/pages/f1eb04d9bdae8f6dbb3d9ed5d64e060dac5a68ff#connecting-to-openclaw" class="button primary" data-icon="lobster">连接到 OpenClaw</a><a href="/pages/f1eb04d9bdae8f6dbb3d9ed5d64e060dac5a68ff#quickstart" class="button primary">快速开始</a>

{% hint style="info" %}
&#x20;在本教程中，我们将使用 `unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF` 在 Unsloth 中，并通过 OpenClaw 访问它。想用其他模型？只需在 Unsloth 中加载其他模型并更新配置即可。
{% endhint %}

### 安装 OpenClaw

{% tabs %}
{% tab title="macOS、Linux、WSL" %}
使用官方安装程序安装 OpenClaw：

`curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash`

这将设置 OpenClaw 并引导你完成初始配置。
{% endtab %}

{% tab title="Windows（PowerShell）" %}
使用官方安装程序安装 OpenClaw：

`iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex`

这将设置 OpenClaw 并引导你完成初始配置。
{% endtab %}
{% endtabs %}

{% hint style="info" %}
API 访问属于 **Unsloth（Beta）**。请确保你使用的是最新版本，较早的构建不会暴露外部 API。请参阅“安装”进行安装或更新。
{% endhint %}

### 安装 Unsloth

### ⚡ 快速开始

安装 OpenClaw 后，我们还需要安装 Unsloth Studio，以便 OpenClaw 能够托管并运行本地模型推理。

1. **安装或更新** [**Unsloth Studio**](/docs/zh/xin-zeng/studio.md)**.** 早期版本不会暴露外部 API。请参阅“安装”。
2. **启动 Unsloth。** 请注意，它启动时使用的端口通常是 `8000` 或 `8888`。你会在终端输出和浏览器 URL 中看到它（`http://localhost:PORT`).
3. **加载一个模型。** 点击 **新聊天**，选择或搜索一个模型（GGUF），并等待其加载完成。
4. **创建 API 密钥。** 在 Unsloth 中，点击你的 **Unsloth** 左下角头像 → **设置** → **API 密钥** → 输入密钥名称 → **创建**。复制 `sk-unsloth-…` 出现的值。Unsloth 只会显示一次。
5. **将你的客户端指向 Unsloth。** 使用 `http://localhost:PORT` 作为基础 URL，以及你的 `sk-unsloth-…` 密钥进行身份验证。请跳到下面对应工具的配置说明。

### 🔑 创建 API 密钥

密钥可从 **Unsloth → 设置 → API 密钥**.

1. 打开侧边栏，点击你的 **Unsloth** 左下角头像。
2. 前往 **设置** → **API 密钥**.
3. 输入一个易识别的名称（例如 `claude-code-macbook`).
4. *（可选）* 设置过期时间。
5. 点击 **创建**.
6. **立即复制密钥。** Unsloth 只会存储哈希值，你将无法再次查看它。

<figure><img src="/files/3432517ab3e4dadf17eb7ea5f319b43cc5902dd2" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

所有密钥都以 `sk-unsloth-` 前缀开头。你可以随时在同一页面撤销某个密钥。使用已撤销密钥发出的请求将失败，并返回 `401 Unauthorized`.

{% hint style="warning" %}
请像对待密码一样对待你的 API 密钥。任何拥有该密钥且能访问你的 Unsloth 实例网络的人，都可以向你加载的模型发送请求。
{% endhint %}

### 连接到 OpenClaw

OpenClaw 从以下位置读取配置： `~/.openclaw/openclaw.json`。添加（或合并）一个 `models` 块，并使用一个 `unsloth` 指向 Unsloth 的 Anthropic Messages API 的 provider。

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/07ec4a323098a7644fbd73ef89c4ef9df3c3f5de" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure></div>

{% code title="\~/.openclaw/openclaw\.json" %}

```json
{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "unsloth": {
        "baseUrl": "http://localhost:8888/v1",
        "apiKey": "sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": [
          {
            "id": "unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF",
            "name": "unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF"
          }
        ],
        "authHeader": true
      }
    }
  }
}
```

{% endcode %}

**说明：**

* `baseUrl` 必须以 `/v1`.
* `api: "anthropic-messages"` 告诉 OpenClaw 与 Unsloth 的 `/v1/messages` 端点通信。
* `authHeader: true` 会将你的密钥以 `Authorization: Bearer …`.
* 将每个模型的 `id` 和 `name` 设置为你在 Unsloth 中加载该模型时选择的名称。
* 如果你在远程机器上运行 Unsloth，请将 `localhost:8888` 替换为该机器的地址（例如 `http://10.0.0.42:8888/v1`).

### 可选：配置模型行为

OpenClaw 通过在 Unsloth 中运行的模型进行连接。启动服务器时可以配置运行时设置。

```bash
# 配置默认生成行为
unsloth run \
  --model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF \
  --reasoning off \
  --temp 0.6
```

使用 `--reasoning off` 用于关闭思考模式，或 `--reasoning on` 用于对支持推理的模型开启该功能。

```bash
# 允许来自其他设备的连接
unsloth run \
  --model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF \
  -H 0.0.0.0 \
  -p 8888
```

这会将服务器启动在 `0.0.0.0:8888`，允许本地网络中的其他设备连接。

有关更高级的运行时配置，请参阅主要的 [API 调优](https://unsloth.ai/docs/basics/api#unsloth-run-command) 部分。


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