前面我已经先后分享了OpenClaw部署的多种方案了：
手把手教你用飞牛NAS+虚拟机部署 OpenClaw 全流程实操教程
手把手教你用1Panel一键搭建OpenClaw，并集成搜索打造热点捕手
手把手教你用阿里云服务器+百炼Coding Plan，超低成本搭建OpenClaw智能助手实操指南
手把手教你在Windows本地部署OpenClaw中文版（openclaw-cn）快速上手教程
手把手教你在window上部署Copaw，极简安装并接入飞书快速搭建你的AI个人助理
手把手教你用 VMware 虚拟机部署OpenClaw 实战教程，轻松打造你的本地全能 AI 助理
今天纯本地的方案来了，OpenClaw + Ollama + GLM-4.7-Flash 的纯本地部署，不用担心Token，不用服务器，离线可用的AI助手。
本篇核心
- 从零完成 OpenClaw 的本地部署
- 本地安装 Ollama，拉取 glm-4.7-flash 模型，并给出选择依据
- 通过 WebUI 完成指令下发与消息接收
一、安装与准备
1. 安装 Node.js
首次安装或需要升级 Node.js，推荐从官网获取：
https://nodejs.org/zh-cn/download
下载对应安装包（例如：node-v24.13.0-x64.msi），双击按向导完成安装。
安装完成后在终端验证：
node -v
若输出版本号则说明安装成功。
2. 安装 OpenClaw
npm install -g openclaw@latest
安装完成后验证：
openclaw -v
出现版本号即表示安装成功。
二、OpenClaw 初始化配置（本地模式）
启动向导
openclaw onboard --install-daemon
按照向导依次完成：
签署风险协议
选择向导模式
选择模型供应商：
此处可以选择先跳过
选择 Channel：此处可跳过（可以参考之前的教程分享）
向导结束后，终端会输出三条关键信息：
Updated C:\Users\Administrator\.openclaw\openclaw.json
Workspace OK: C:\Users\Administrator\.openclaw\workspace
Sessions OK: C:\Users\Administrator\.openclaw\agents\main\sessions
其中 openclaw.json 为主配置文件。
安装网关与选择 UI
（自动）安装网关
完成向导后会自动安装网关，并提示 WebUI 地址。
注意：包含 token 的 WebUI 地址请务必保存，首次访问需使用该地址完成初始化。
三、访问 WebUI
用浏览器打开带 token 的 WebUI 地址。
后续的配置（如配置文件编辑、Agent 设置、Skills 增加等）与聊天交互，均可在此完成。
至此，OpenClaw 本地部署 + 远程模型 已可正常使用。
四、使用 Ollama 接入本地模型
1. 安装 Ollama
从官网下载安装包并完成安装：
2. 下载 glm-4.7-flash 模型
ollama run glm-4.7-flash
说明：若下载过程中速率突然变慢，无需苦等，直接 Ctrl+C 停止后再次执行同一命令。
Ollama 支持断点续传，通常可恢复高速。
3. 模型选择依据
我比较了 Qwen 的多个阶段模型，结论是：在本地 24G 显存条件下，Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 的量化版表现最优。
近期又有 glm-4.7-flash 开源，据官方介绍，其整体能力超过上述 Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507，因此本文选用 glm-4.7-flash 部署。
本段对比可参考模型官网给出的图示（图片来源：glm-4.7-flash 官网）
4. 将 Ollama 模型接入 OpenClaw
ollama launch openclaw
执行后会自动将 Ollama 模型写入 C:\Users\Administrator\.openclaw\openclaw.json，并启动 OpenClaw 网关。
若网关已运行，将自动热加载配置。
开始使用
至此，本地 OpenClaw + 本地 Ollama（glm-4.7-flash） 已部署成功，现在就是纯本地的模型在运行了。
打开 WebUI，即可进行指令下发与消息收发，享受 无服务器成本 / 无模型调用成本 / 断网可用 的本地智能助手体验。
如果你在部署中遇到问题，可以可以加入AI提效交流群，一起讨论OpenClaw
