## 第一步：诊断，不急着动手

一开始我没有直接改任何东西，先跑了几个命令看清现状：

```bash
# 1. 看模型在不在
ollama list                    # qwen3.5:9b ✅ 已安装
curl localhost:11434           # Ollama 服务 ✅ 在运行

# 2. 看 GPU 有没有用
journalctl -u ollama | grep GPU   # RTX 3070 ✅ 已识别

# 3. 看 OpenClaw 认不认识这个模型
openclaw models list           # ollama/qwen3.5:9b ✅ 在列表里
openclaw models status         # 发现：模型在列表里，但没配置为可用
```

**关键发现：** 模型在插件扫描列表里，但 `models.json` 里 `providers` 是空的。

## 第二步：让它"可用"

之前所有失败的尝试都是直接改 JSON 文件，然后就被 Gateway 重启覆盖了。

这次换了方法——**用 CLI 命令，不动 JSON 文件**：

```bash
# 把本地模型加到 agent 可用列表，不改默认模型
openclaw config set agents.defaults.models \
  '{"deepseek/deepseek-v4-flash":{"alias":"DeepSeek"},
    "ollama/qwen3.5:9b":{"alias":"Qwen本地"}}' \
  --strict-json --merge
```

这条命令的魔力：**`--merge` 合并模式**，只加不删，DeepSeek 不受影响。

## 第三步：解决回复截断问题

模型能用了但回复只有几个字，查 Ollama 日志发现：

```
truncated = 1  → 输出被截断
maxTokens = 4096  → 思考过程就把预算吃光了
```

做了两个改动：

```bash
# 1. 关掉 thinking（思考过程太占 token）
# 2. 增大 num_ctx 到 65536（64K 上下文）
openclaw config set agents.defaults.models \
  '{"ollama/qwen3.5:9b":{
    "alias":"Qwen本地",
    "params":{"num_ctx":65536,"thinking":false}
  }}' \
  --strict-json --merge
```

## 第四步：解决说明书太重的问题

即使模型能回完整了，在 Dashboard 里聊还是会越聊越差。查日志发现每次请求都带 ~19K 的系统提示（说明书），小模型读累了就不好好回。

```bash
openclaw config set agents.defaults.experimental.localModelLean true
```

把说明书从 19K 砍到 12K，模型轻松了。

## 核心方法总结

| 以前失败的做法 | 这次成功的做法 |
|---|---|
| 直接编辑 openclaw.json | **用 `openclaw config set` CLI 命令** |
| 改完重启被覆盖 | CLI 命令改的不会被覆盖 |
| 想一口气全搞定 | **每改一步验证一步** |
| 改了不确认效果 | 每次改完重启，马上测 |
| 一次性动了太多东西 | **不动 DeepSeek，只加不删** |

**最关键的一步其实就是：不用手改 JSON，用 CLI 命令。** 之前所有失败都是因为那一条。