🚀 省流助手（速通结论）：
- Ollama 是底座：负责模型拉取、显存调度和高效推理（纯后端）。
- OpenClaw 是灵魂：提供 Web/TUI 交互、联网搜索插件、MCP 协议支持（纯前端/框架）。
- 1+1>2：Ollama 让大模型跑起来，OpenClaw 让大模型通过联网、读图、读文件真正变得好用。
一、 为什么是“黄金搭档”？（核心逻辑）
在本地 AI 圈，单独用 Ollama 只能在终端对着黑框框聊天，信息滞后且交互单一；而 OpenClaw 作为一个强大的智能体框架，恰好填补了这些短板。
- “Token 自由”遇上“联网搜索”：
Ollama 运行 Qwen 3.5 实现了推理成本清零；OpenClaw 通过内置插件（如 Serper/DuckDuckGo）给本地模型插上了翅膀。你问“今天的新闻”，OpenClaw 负责搜，本地模型负责总结。 - 多模态的完美落地：
2026 年的 Qwen 3.5 全系支持 Text & Image。Ollama 负责解析图像张量，OpenClaw 则提供了极佳的 UI 体验——直接在对话框里拖入图片，本地 AI 就能看图说话。 - 零配置的“握手”协议：
OpenClaw 原生深度适配 Ollama 接口。你不需要写任何代码，只要安装完两者，在 OpenClaw 设置里选一下“Ollama”，它就能自动读取你本地已有的所有模型列表。
二、 2026 安装分工（别装错了）
虽然是搭档，但它们的“血统”完全不同：
- Ollama (引擎)：底层是 Go/C++。请去 Ollama 官网下载安装包，它是你电脑里的“模型服务器”。
- OpenClaw (框架)：底层是 Node.js。通过
npm install -g openclaw安装，它是你访问模型的“超级客户端”。
三、 性能选型：Qwen 3.5 怎么配？
针对 Ollama 官方 2026 年发布的 Qwen 3.5 规格，建议按需“喂”给 OpenClaw：
- 日常办公 (Qwen 3.5: 9b / 6.6GB)：2026 年最推荐的版本，8G-12G 显存即可丝滑运行，配合 OpenClaw 的联网功能，智商完全够用。
- 重度逻辑 (Qwen 3.5: 27b-35b / 17G-24GB)：适合处理复杂代码、长文本（256K Context）分析，是高端显卡用户的首选。
四、 避坑指南：关于提供商的选择
在 OpenClaw 的设置中，你会看到 OpenAI、Claude 等众多选项。请记住：
- 选 Ollama = 走本地显卡（免费、私密、快速）。
- 选 其他 = 走云端 API（按量计费、需要网络）。
这就是为什么我们强调 Ollama 是它的黄金搭档——因为它让“本地化”变得异常简单。
💡 总结
OpenClaw 给了本地模型“手脚”，Ollama 给了模型“生命”。 在 2026 年的今天，这套组合不仅是为了省钱，更是为了构建一个完全属于自己的、能联网、能读图的私人知识大脑。
