Ollama等のローカルAIモデルでOpenClaw (Moltbot/Clawdbot) を実行する方法

簡潔な答え：はい。OpenClawはプロバイダーに依存しないため、モデルのルーティング、ツールの安全性、APIコントラクトを正しく設定すれば、Ollamaで提供されるローカルLLMで実行できます。

詳細な答え：この設定を実際のワークフロー（単なるおもちゃのデモだけでなく）で安定させるには、明示的なトレードオフを持つエンジニアリングシステムとして扱う必要があります。

レイテンシー対品質（ルーティングには小型ローカルモデル、プランニングには大型モデル）
コスト対信頼性（まず安価なチェック、必要な時だけ高価な推論）
セキュリティ対能力（サンドボックス化されたツール実行と厳格な権限）
開発速度対ガバナンス（バージョン管理されたAPI、テスト、ドキュメント）

この枠組みは、OpenClawコミュニティが最近収束した内容と一致しています。つまり、実用的なオーケストレーションパターン、ハートビートチェック、エージェントランタイム動作のより厳密な制御です。

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開発者がOpenClawとOllamaを組み合わせる理由

Moltbot/Clawdbotのリネームの波の後、OpenClawを取り巻く勢いは単なる誇大広告ではありません。既存のツールやワークフローの前に配置できるため、多くのチームがOpenClawを使用しています。

Ollamaは次の3つの理由で自然な組み合わせです。

データの局所性：プロンプトとコンテキストがマシンまたはプライベートネットワークに留まります。
予測可能なコスト：社内自動化において、トークンごとの課金に驚くことはありません。
プロバイダーの柔軟性：アーキテクチャではなく設定を変更するだけでモデルを交換できます。

しかし、「ローカル」が自動的に「簡単」というわけではありません。ローカルモデルには制約があります。

一部のタスクでは推論品質が低い
量子化間でばらつきが大きい
リソースの圧迫（VRAM/RAM/CPU）
同時エージェントワークロードにおけるスループットの制限

したがって、目標は次のとおりであるべきです：ローカル推論が不完全な場合でも、段階的にパフォーマンスが低下するOpenClawフローを設計する。

リファレンスアーキテクチャ：OpenClaw + Ollama + ツールサンドボックス

実用的なアーキテクチャは次のようになります。

OpenClawオーケストレーター

タスク分解、メモリ、ツール呼び出しを処理します。

モデルゲートウェイレイヤー

プロンプトをローカルのOllamaモデルにルーティングし、オプションでクラウドモデルにフォールバックします。

ツールランタイム

シェル、HTTP、DB、またはファイルシステムのアクションを実行します。

サンドボックス境界

ツール実行を隔離します（コンテナ、seccomp、制限されたファイルシステム、または専用のサンドボックスランタイム）。

可観測性 + APIコントラクトレイヤー

リクエスト/レスポンスを追跡し、テストを通じて動作を検証します。

アプリ連携のためにOpenClaw機能をHTTP経由で公開する場合は、OpenAPIでこのインターフェースを早期に定義してください。Apidogでは、このスキーマを最初に作成し、同じコントラクトからインタラクティブなドキュメントやテストシナリオを生成できます。

ステップ1：OpenClawをLLMプロバイダーとしてOllamaを使用するように設定する

ほとんどのOpenClawビルドは、環境変数またはプロバイダー設定ファイルを通じてプロバイダーアダプターをサポートしています。一般的なパターンはOpenAI互換のエンドポイントであり、Ollamaは多くの設定でチャット補完のためにこれをエミュレートできます。

環境設定の例：

OpenClawランタイム

export OPENCLAW_MODEL_PROVIDER=ollama export OPENCLAW_BASE_URL=http://localhost:11434export OPENCLAW_MODEL=llama3.1:8b export OPENCLAW_TIMEOUT_MS=120000

オプションのフォールバック

export OPENCLAW_FALLBACK_PROVIDER=openai export OPENCLAW_FALLBACK_MODEL=gpt-4.1-mini

OpenClawを接続する前の基本的なスモークテスト：

curl http://localhost:11434/api/generate   -d '{ "model": "llama3.1:8b", "prompt": "Return only: OK" }'

これが失敗する場合は、まずOllamaを修正してください。OpenClawとモデル提供を同時にデバッグしないでください。

ステップ2：モデルの階層化を実装する（安定性のために重要）

すべてのステップに単一のローカルモデルを使用すると、しばしばパフォーマンスが低下します。モデルの階層化を使用してください。

Tier A（安価、高速）：意図分類、ハートビートチェック、簡単な書き換え
Tier B（強力）：多段階プランニング、ツール呼び出し引数の合成、長文コンテキスト推論

擬似ルーティングロジック：

yaml routing: classify: model: qwen2.5:3b max_tokens: 128 plan: model: llama3.1:8b max_tokens: 1024 recover: model: llama3.1:8b retries: 2 fallback: provider: cloud model: gpt-4.1-mini trigger: - repeated_tool_failures - low_confidence - context_overflow

これは、「まず安価なチェック」というハートビートの哲学を反映しています。タスクが本当に必要としない限り、重い推論コストを支払うことは避けてください。

ステップ3：高価な推論の前にハートビートとガードレールを追加する

OpenClawのハートビートに関する最近のコミュニティの指針はまさにその通りです。モデルに思考を求める前に、環境の健全性を検証することです。

これらのチェックを順に行います。

ツール依存関係が存在する（git、docker、nodeなど）
ネットワークターゲットに到達可能（DNS + TCP）
認証トークンが利用可能で期限切れでない
ファイル/パスのアクセス許可が有効
その後、LLMの計画/実行を呼び出す

これにより、レイテンシーと失敗ループの両方が削減されます。

ハートビートエンドポイントの動作例：

{ "agent": "openclaw-worker-1", "checks": { "ollama": "ok", "git": "ok", "workspace_rw": "ok", "target_api": "degraded" }, "ready_for_model_execution": false, "reason": "target_api_unreachable" }

パイプラインがこれをHTTP経由で呼び出す場合、Apidogでこれをモデル化し、自動テストシナリオをアタッチして、デプロイ前にCI/CDでリグレッションが失敗するようにします。

ステップ4：サンドボックス化によるツール実行のセキュリティ確保

OpenClawがツールを実行できる場合、サンドボックス化はオプションではありません。

最小限の制御：

ツールを分離されたコンテナまたはVM境界で実行する
可能な限りリードオンリーのルートファイルシステム
デフォルトでネットワークのエグレスを制限する
必要なワークスペースパスのみをマウントする
Linuxの機能を削除する
CPU/メモリ/時間制限を強制する

これが重要な理由：ローカルモデルの間違いは依然として間違いです。ランタイムが制約されている場合、幻覚を起こしたコマンドは危険性が低くなります。

セキュアなサンドボックスプロジェクト（エージェントサンドボックスとのエコシステムで議論されている方向性など）は、OpenClawの下での実行境界として強力に適合します。

ステップ5：OpenClaw向けAPIを明示的に定義する

多くのチームはOpenClawを次のような内部エンドポイントにラップしています。

POST /agent/run
GET /agent/runs/{id}
POST /agent/runs/{id}/cancel
GET /agent/health

次のスキーマを定義します。

入力タスクペイロード
ツール権限スコープ
モデルポリシー（ローカルのみ vs フォールバック有効）
構造化された結果とエラーエンベロープ

Apidogでは、オールインワンのフローが役立ちます。1つのワークスペースでリクエスト/レスポンスを設計し、コンシューマー向けにドキュメントを生成し、フロントエンド/QA向けにエンドポイントをモックし、構造化された出力に対する視覚的なアサーションを含む自動テストを実行します。

ローカルOpenClawデプロイメントのパフォーマンスチューニング

1) トークン予算

プロンプトを短く、構造化されたものに保ちます。ローカルモデルは、ノイズの多いコンテキストでは性能が急激に低下します。

2) 同時実行制限

キューイングとワーカーの上限を設定します。20の並列実行で1つのGPUを酷使させないでください。

3) 決定的なツールコントラクト

可能な限りJSON出力を強制します。自由形式のテキストはパーサーの失敗を増加させます。

4) キャッシング

埋め込み、ツールディスカバリ、静的コンテキストブロックをキャッシュします。

5) タイムアウト戦略

階層化されたタイムアウトを使用します。

モデル生成タイムアウト
ツール実行タイムアウト
完全実行SLAタイムアウト

一般的な失敗モード（と修正）

失敗：モデルがループまたは計画を繰り返す

修正：計画ターンに上限を設定し、実行サマリーメモリを注入し、「next_action」スキーマを強制します。

失敗：間違ったツール引数

修正：実行前にJSON Schemaに対して検証します。一度拒否し、自動修正します。

失敗：エッジタスクにはローカルモデルが弱すぎる

修正：特定のフェーズのみに信頼度ゲーティング + フォールバックモデルを使用します。

失敗：大きなレイテンシーの急増

修正：ハートビートゲート、起動時にモデルをウォームアップ、コンテキストウィンドウを減らす、優先度の低いタスクをバッチ処理する。

失敗：信頼できないコマンド生成

修正：サンドボックス + コマンド許可リスト + 高リスクアクション用のドライランモード。

テスト戦略：何を自動化すべきか

OpenClaw + Ollamaの場合、3つのレイヤーでテストします。

コントラクトテスト

APIスキーマ検証
エラーエンベロープの一貫性

振る舞いテスト

タスクXが与えられた場合、ツールシーケンスがYを含みZを除外することを確認する

回復力テスト

Ollamaの停止、ネットワーク喪失、ツール障害、タイムアウトをシミュレートする

Apidogは、シナリオベースのテストと環境管理を1か所で組み合わせ、それらのテストをCI/CD品質ゲートにプッシュできるため、ここで役立ちます。エージェントシステムの場合、これにより重大なデバッグ時間を節約できます。

本番環境でローカルのみで実行すべきか？

ワークロードに依存します。

ローカルのみがうまく機能する場合：

タスクが限定的で反復可能である
インフラとセキュリティ境界を制御できる
スループットの要件が中程度である

ハイブリッド（ローカル + 選択的なクラウドフォールバック）がより優れている場合：

タスクの複雑さが広範囲にわたる
初回成功率が高い必要がある
ビジネスに不可欠な自動化をサポートしている

強力なデフォルトポリシーは次のとおりです。

分類/ルーティングにはローカルモデル
シンプルなツールオーケストレーションにはローカルモデル
失敗/再試行パスの場合のみ、厳密な予算上限を設けてクラウドフォールバック

これにより、信頼性を犠牲にすることなく制御が可能になります。

移行に関する注意：Moltbot/ClawdbotからOpenClawへの命名

リポジトリやドキュメントがまだMoltbot/Clawdbotを参照している場合は、これをAPI互換性の問題として扱ってください。

1回の非推奨サイクルでは、設定キーでエイリアスサポートを維持する
フィールド/エンドポイントの名前変更時には、APIコントラクトにバージョンを付ける（v1、v1.1）
明示的なマッピングを含む変更履歴エントリを公開する

マッピングの例：

CLAWDBOT_MODEL → OPENCLAW_MODEL
MOLTBOT_PROVIDER → OPENCLAW_MODEL_PROVIDER

ダウンストリームチームが古いWikiページに頼らないように、自動生成されたドキュメントを使用してください。

最終的な回答

では、OpenClawをOllamaのようなローカルAIモデルで実行できるのでしょうか？

間違いなく可能です。そして、多くのチームにとって、それが正しいアーキテクチャです。

しかし、「私のマシンで動く」で終わらせてはいけません。次のような要素を取り入れて構築してください。

モデルの階層化
ハートビートを優先するオーケストレーション
厳格なサンドボックス化
スキーマ検証済みツール呼び出し
自動化されたAPIおよび回復力テスト

💡

クリーンな実装パスを望むなら、まずOpenClaw APIコントラクトを定義し、その後、設計、モック、デバッグ、CI検証のために共有ワークフローで反復してください。これこそApidogが、実験的なエージェントから信頼性の高い内部プラットフォームへとチームを移行させるのに役立つ点です。

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