Ollama本地推理服务集成（端口127.0.0.1:11434）
方案包含内容
00
方案总览
交付内容
众云网OpenClaw本地部署方案
1OpenClaw自托管AI助手平台
2方案A本地GPU部署服务
3方案B云端API接入服务
4部署选型与运维支撑
5统一Gateway与CLI工具链
5
交付内容
6
交付章节
01
OpenClaw平台架构与多渠道接入
自托管AI助手，支持WhatsApp/Telegram/Slack/Discord/微信等多渠道，兼容本地与云端模型。
能力要点
1自托管个人AI助手平台
2支持WhatsApp/Telegram/Slack/Discord/微信等多渠道接入
3兼容本地开源模型（Ollama、vLLM）与云端API（Anthropic、OpenAI、通义千问等）
4统一Gateway服务与CLI工具
5可扩展RAG知识库与业务工具调用
02
方案A 本地GPU私有化部署
5步标准化部署流程（Ollama安装→OpenClaw安装→Onboarding→Gateway→验证）
支持Qwen3.5:27b / Llama3.3 / GLM-4.7-flash等开源模型
交互式与非交互式两种Onboarding配置
systemd Gateway守护进程与loginctl enable-linger持久化
复用现有GPU+Ollama推理，5步标准化部署，数据不出校园网。
03
方案B 云端API快速接入
一键脚本接入7+家云端Provider，OpenRouter统一聚合，月均成本100-1000元。
- 一键脚本安装OpenClaw（curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | sh）
- 支持7+家云端Provider（Anthropic/OpenAI/通义千问/Kimi/MiniMax/Mistral/OpenRouter）
- OpenRouter统一聚合入口
- config.yaml模型配置管理
- 月均成本100-1000元的轻量级部署
04
部署选型决策框架
4项决策因素（算力/隐私/复杂度/运维）+ GPU与内网双重决策流程。
- 4项关键决策因素评估（算力/隐私/复杂度/运维）
- GPU可用性与数据合规双重决策流程
- 场景化建议（学校机构/个人轻量/混合场景）
- 已有GPU资源复用策略（内网调用Ollama服务）
- 企业vs个人两条核心决策原则
05
运维命令与环境变量体系
8个核心运维命令+5个环境变量，含doctor自动诊断与PATH故障排查。
01
8个核心运维命令（status/doctor/logs/dashboard/restart/stop/secrets reload等）
Core
02
5个核心环境变量（OPENCLAW_HOME/STATE_DIR/CONFIG_PATH/GATEWAY_PORT/GATEWAY_TOKEN）
03
深度健康检查（gateway status --deep）
04
openclaw doctor自动诊断与修复
业务流程
06
学校/机构私有化部署价值
能力要点
01
数据安全与合规（学生/科研数据不出校园网）
02
成本可控（复用已有GPU服务器，避免长期Token消耗）
03
统一入口（多部门/实验室权限、模型、API密钥集中管理）
04
体验一致（用户无感知的底层模型切换）
05
可扩展能力（后续可对接本地知识库RAG与业务工具）
数据不出校园网、复用GPU、模型API统一管理，支撑后续RAG与业务工具对接。
5
能力要点
06
实施分析