# Openclaw Local Setup > Configura OpenClaw en una máquina nueva con Ollama local: detectar hardware (VRAM/RAM), elegir modelo y política de herramientas, validar JSON, Telegram pairing y checklist rápido. Usar cuando el usuario pida instalar OpenClaw, migrar a Ollama, optimizar modelo según GPU, o dejar un equipo listo para chatear por web/Telegram sin errores típicos. - Skill: `crozzbite/openclaw-local-setup` (Agent Skill, multi-file: 3 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add crozzbite/openclaw-local-setup` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/crozzbite/openclaw-local-setup/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - License: Apache-2.0 - Author: crozzbite (https://skillmd.com/u/crozzbite) - Updated: 2026-09-21 - Page: https://skillmd.com/skills/crozzbite/openclaw-local-setup --- # OpenClaw — setup local rápido (Ollama + hardware) Guía para dejar **OpenClaw + Ollama** funcionando en una sola pasada, eligiendo **modelo** y **tools profile** según **VRAM/RAM**, y evitando fallos frecuentes (JSON basura, timeouts, Telegram sin respuesta). --- ## Cuándo usar esta skill - Onboarding de un PC nuevo con OpenClaw. - Cambiar de nube a **Ollama local** o ajustar modelo tras cambiar GPU. - El bot **no responde** en Telegram o la UI muestra timeouts / `lane wait exceeded`. - El modelo escupe **JSON de herramientas** en lugar de texto. --- ## 1. Recolectar hardware (obligatorio antes de elegir modelo) Pide al usuario (o ejecuta en su máquina) estos datos: | Dato | Windows | macOS / Linux | |------|---------|----------------| | VRAM dedicada | Administrador de tareas → GPU → “Memoria de GPU dedicada” | `system_profiler SPDisplaysDataType` o specs | | RAM | Administrador de tareas → Memoria | `sysctl hw.memsize` / Acerca de | | GPU modelo | Misma pantalla de GPU | Igual | **Regla práctica (Ollama, cuantización típica Q4):** | VRAM aprox. | Modelo recomendado (Ollama) | Alias sugerido | Notas | |-------------|----------------------------|----------------|--------| | ≤ 6 GB | `llama3.2:3b` o `phi3:mini` | `Local-Ligero-*` | Rápido; mal tool-calling → perfil `minimal` para chat | | 8–10 GB | `llama3.1:8b`, `qwen2.5:7b`, `mistral` | `Modelo-medio-*` | Buen equilibrio calidad/velocidad | | 12 GB | `llama3.1:8b` o `qwen2.5:14b` | `Modelo-medio-*` / `LocalPotente-*` | 14B suele caber; algo más lento | | 16+ GB | `qwen2.5:14b`, `llama3.1:70b` no suele caber entero en 16 GB | subir según prueba | Probar con `ollama ps` y uso VRAM | Si **CPU fuerte pero poca VRAM**, Ollama puede usar RAM (más lento); documentar el trade-off. --- ## 2. Instalación mínima (orden) 1. Instalar **Ollama** y comprobar: `ollama --version`, `ollama serve` (o servicio). 2. Instalar **OpenClaw CLI** según la doc oficial del proyecto. 3. **Modelo en Ollama:** `ollama pull ` (el elegido en la tabla). 4. Config global: `~/.openclaw/openclaw.json` (Windows: `%USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json`). 5. Validar: `openclaw config validate`. 6. Arrancar: `openclaw gateway` (y dejar **Ollama** corriendo). --- ## 3. Elegir modelo en OpenClaw (JSON) Estructura recomendada en `agents.defaults`: - `model.primary`: `"ollama/"` (ej. `ollama/qwen2.5:14b`). - `model.fallbacks`: lista de respaldo (ej. `8b` → `3b`). - `agents.defaults.models["ollama/"]`: - `alias`: nombre visible (ej. `LocalPotente-qwen2.5-14b`, `Modelo-medio-llama3.1-8b`). - `params` opcional: `num_ctx` (8192–32768 según VRAM), `num_predict` (máx. tokens de salida). **Timeout de turno largo (local lento):** - `agents.defaults.timeoutSeconds`: `600`–`900` si hay herramientas + modelo grande. Tras editar: `openclaw config validate` y reiniciar gateway. --- ## 4. Política de herramientas (evitar JSON basura) OpenClaw expone muchas tools en perfil `coding`. Modelos **pequeños (≤3B)** suelen **inventar** llamadas JSON. | Situación | `tools.profile` global | `tools.byProvider.ollama` | |-----------|-------------------------|---------------------------| | Solo chat estable, modelo 3B | `coding` o `minimal` | **`minimal`** | | Modelo ≥ 8B, quieres leer/editar archivos | `coding` | **`coding`** | | Telegram / uso ligero | `coding` | `minimal` o `coding` según modelo | Referencia de perfiles (doc OpenClaw): `minimal` ≈ casi solo estado de sesión; `coding` incluye fs, exec, sesiones, memoria, etc. --- ## 5. Ollama + OpenClaw (errores que rompen tool-calling) - **URL base Ollama:** `http://127.0.0.1:11434` **sin** sufijo `/v1`. El modo OpenAI-compatible en local suele provocar **JSON de tools como texto plano**. - **Auth del agente:** si aparece `No API key found for provider "ollama"`, en el `agentDir` del agente (`~/.openclaw/agents//agent/auth-profiles.json`) debe existir perfil coherente con `ollama:default` y orden: `openclaw models auth order set --agent main --provider ollama ollama:default` (ajustar `--agent` si no es `main`). --- ## 6. Telegram (silencio = casi siempre política DM) 1. `plugins.entries.telegram.enabled: true` y `channels.telegram.enabled: true`. 2. `channels.telegram.botToken`: token completo de BotFather. 3. **`dmPolicy: "pairing"` (default):** el usuario debe aparecer en `openclaw pairing list` y aprobar: `openclaw pairing approve --channel telegram --notify ` 4. Grupos: si `groupPolicy: "allowlist"`, rellenar `groupAllowFrom` o usar `open` solo si se acepta el riesgo. 5. Reiniciar **gateway** tras cambiar token o flags. --- ## 7. Comandos de verificación (copiar/pegar) ```bash openclaw config validate openclaw models status --plain openclaw channels list openclaw pairing list ollama list ``` Si hay problemas de canal: ```bash openclaw channels status --probe openclaw logs --follow ``` --- ## 8. Checklist final (Definition of Done) - [ ] Ollama sirve en `11434` y el modelo está en `ollama list`. - [ ] `openclaw config validate` sin errores. - [ ] `openclaw models status` muestra el modelo elegido. - [ ] UI webchat responde en conversación **nueva** (contexto viejo puede confundir). - [ ] Si Telegram: pairing aprobado o `allowlist` con IDs explícitos. - [ ] Ningún token de bot ni API key pegado en chats públicos (rotar si se filtró). --- ## 9. Referencias externas - OpenClaw CLI / config: `https://docs.openclaw.ai` - Ollama: `https://ollama.com` — tags exactos de modelos pueden cambiar; confirmar con `ollama pull` / `ollama list`. --- ## Assets - Plantilla opcional de fragmento JSON: ver [assets/openclaw-snippet.json](assets/openclaw-snippet.json).