最近这段时间，我一直在折腾一件事：让本地跑的大模型，不只是聊天工具，而是一个能 24 小时帮我干活的 AI 助手。

前面几篇文章，我带大家装了 Ollama、配了 Open WebUI、跑了 Qwen3.5。但说实话，到这一步还只是「本地有个 ChatGPT」的水平——你问它才答，不问就闲着。

今天这篇，我要把它升级成真正的 Agent：能定时执行任务、能主动推送消息、能自动化处理工作流，而且所有数据都留在本地。

用到的核心组合：Ollama + OpenClaw。

为什么需要 Agent 框架？

先说一个真实场景。我每天要做这些事：

• 早上看一眼 GitHub Trending，了解 AI 圈有什么新项目
• 检查邮箱有没有重要邮件
• 下午整理工作笔记
• 晚上把当天的日报推送到飞书群

这些事情，每件都不复杂，但加在一起每天要花掉我 30-40 分钟。

如果大模型只能坐在那等我提问，那这些事还是得我自己干。但如果它能主动执行，像一个全天候在线的助手——到点了自己去查、查完了自己推送给我——那就完全不一样了。

这就是 Agent 框架要解决的问题：把大模型从"被动问答"变成"主动执行"。

OpenClaw 是什么？

OpenClaw 是一个开源的 AI 助手框架，2026 年在 GitHub 上增长非常快，目前是 AI Agent 领域最活跃的项目之一。

它的核心思路很简单：给大模型装上手脚。 具体来说：

• 消息接入：可以连接飞书、微信、Discord、Telegram 等聊天工具
• 工具调用：大模型可以读写文件、执行 Shell 命令、搜索网页、操作浏览器
• 定时任务：内置 Cron 调度，让 AI 按时间表自动执行任务
• 心跳机制：AI 会定期「醒来」检查是否有需要处理的事情
• 记忆系统：跨会话保持记忆，今天做的事明天还记得

最关键的是，它原生支持 Ollama，意味着你可以完全用本地模型来驱动这整套系统，数据一个字节都不出你的电脑。

实操：从零搭建本地 AI 助手

第一步：确保 Ollama 已安装并运行

如果你跟着前几篇文章操作过，应该已经装好了。确认一下：

ollama list

你应该能看到已下载的模型列表。我推荐用 Qwen3.5:9b 或 Qwen3.5:27b（如果你显存够的话），因为 OpenClaw 需要模型有较强的工具调用能力，太小的模型容易「犯糊涂」。

第二步：安装 OpenClaw

OpenClaw 基于 Node.js，安装很简单：

npm install -g openclaw

安装完成后，初始化配置：

openclaw init

这一步会引导你完成基础配置，包括选择模型提供商。我们选 Ollama。

第三步：配置本地模型

编辑 OpenClaw 的配置文件（通常在 ~/.openclaw/openclaw.json），关键部分参数设置：

models:
  default:
    provider:ollama
    model:qwen3.5:9b
    
gateway:
heartbeat:
    enabled:true
    intervalMs:1800000# 每 30 分钟心跳一次

这里有几个要点：

1. 模型选择：至少用 9B 参数的模型，4B 及以下在工具调用时经常出错

2. 心跳间隔：30 分钟比较合适，太频繁会占用资源，太长又不够及时

3. 上下文窗口：确保模型支持至少 32K token，OpenClaw 的工具调用会消耗大量上下文

第四步：接入消息渠道

以飞书为例，你需要创建一个飞书应用，获取 App ID 和 App Secret，然后在配置中添加：

channels:
  feishu:
    appId: your_app_id
    appSecret: your_app_secret

配置完成后，你就可以在飞书里直接跟本地 AI 对话了。发一条消息，OpenClaw 会把它转给本地的 Ollama，Ollama 生成回复后通过 OpenClaw 发回飞书。

整个链路：飞书 → OpenClaw → Ollama（本地） → OpenClaw → 飞书，数据全程在你的网络内。

第五步：配置定时任务（核心玩法）

这才是最好玩的部分。OpenClaw 内置了 Cron 调度系统，你可以让 AI 定时执行任务。

比如，每天早上 8 点自动搜索 GitHub Trending 并推送到飞书：

cron:
  - name: "每日 GitHub 热门"
    schedule: "0 8 * * *"
    task: "搜索今天 GitHub Trending 的 AI 相关项目，挑选最有价值的 3 个，用中文简要介绍，推送到飞书群"

再比如，每天下午 6 点自动整理当天的工作笔记：

  - name: "日报整理"
    schedule: "0 18 * * *"
    task: "读取今天的工作记录，整理成结构化的日报，保存到 memory 目录"

我目前配了 5 个定时任务，覆盖了信息收集、笔记整理、内容生成等场景。每天大概能帮我省下 30-40 分钟的重复性工作。

第六步：利用心跳机制做智能巡检

除了定时任务，OpenClaw 还有一个「心跳」机制。你可以在 HEARTBEAT.md 文件里写上检查清单，AI 会每隔一段时间自动检查：

# HEARTBEAT.md
- 检查是否有未读的重要邮件
- 检查日历，提前 2 小时提醒即将到来的会议
- 检查磁盘空间是否低于 10%

这就像给 AI 装了一个「巡逻模式」——它会定期醒来看看有没有需要处理的事，有就处理，没有就继续休眠。

实际体验：本地模型跑 Agent 够用吗？

说实话，本地模型跑 Agent 和云端 API（比如 Claude、GPT）还是有差距的，主要体现在：

优势：

• 完全免费，没有 API 费用
• 数据隐私有保障，特别适合处理敏感信息
• 离线也能工作，不受网络影响
• 响应速度取决于你的硬件，好显卡甚至比云端更快

劣势：

• 工具调用的准确率不如顶级闭源模型
• 复杂多步骤任务容易出错
• 需要较好的硬件（建议至少 16GB 显存）

我的实际使用策略是混合模式：日常简单任务用本地模型（省钱），复杂任务切换到云端 API（求稳）。OpenClaw 支持多模型配置，你可以给不同的任务指定不同的模型：

models:
  default:
    provider: ollama
    model: qwen3.5:9b
  complex:
    provider: anthropic
    model: claude-opus-4-6

硬件参考

配置	推荐模型	体验
8GB 显存	Qwen3.5:9b	简单对话可以，Agent 任务勉强
16GB 显存	Qwen3.5:27b	Agent 任务基本流畅
24GB+ 显存	Qwen3.5:35b	体验接近云端 API
无独显/CPU	Qwen3.5:4b	只适合简单对话

如果你之前看过我那篇「CPU 也能跑」的文章，这里要说的是：Agent 场景对模型能力要求更高，纯 CPU 跑 Agent 体验会比较差。建议至少有 16GB 显存的独立显卡。

总结：谁适合这套方案？

• 对数据隐私有要求的人：所有数据本地处理，不经过任何第三方
• 想省 API 费用的开发者：用本地模型替代付费 API
• 喜欢折腾的技术爱好者：整个搭建过程就是一种乐趣
• 有重复性工作要自动化的人：定时任务 + 心跳机制能覆盖很多场景

如果你之前跟着系列文章装好了 Ollama 和 Open WebUI，那加上 OpenClaw 大概只需要 15 分钟。从「本地聊天」到「24 小时 AI 助手」的升级，性价比非常高。

#本地部署AI #Ollama #OpenClaw #AI助手 #大模型自动化

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