OpenClaw mit Ollama einrichten: Lokale KI-Modelle (2026)

Was OpenClaw macht und warum lokale Modelle sinnvoll sind

OpenClaw (früher ClawdBot, MoltBot) ist ein Open-Source-autonomer KI-Agent, der als dauerhafter Prozess auf deiner Hardware läuft. Anders als Chatbots, die auf einzelne Nachrichten reagieren, führt OpenClaw proaktiv Aufgaben über verbundene Dienste aus: Kalendertermine buchen, Nachrichten senden, das Web durchsuchen, E-Mails verwalten und Code ausführen.

Die Soul.md-Datei speichert persistente Erinnerungen, sodass OpenClaw deine Präferenzen über Sitzungen hinweg behält. Das Molthub-Registry stellt AgentSkills (Plugins) für spezifische Dienste wie Google Kalender, Notion, Slack und WhatsApp bereit.

Warum die Cloud-API durch Ollama ersetzen:

Für persönliche Aufgabenautomatisierung, bei der Kosten und Privatsphäre wichtiger sind als maximale Reasoning-Leistung, ist der lokale Ollama-Weg die richtige Wahl.

Docker und Docker Compose installieren

OpenClaw läuft als Docker-Container. Wenn Docker bereits installiert ist, überspringe diesen Abschnitt.

Docker auf Ubuntu 22.04 installieren

# Offiziellen GPG-Schlüssel und Repository von Docker hinzufügen
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# Docker Engine und Compose-Plugin installieren
sudo apt update && sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

Deinen Benutzer zur Docker-Gruppe hinzufügen, um Docker-Befehle ohne sudo auszuführen:

sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

Beide Tools überprüfen:

docker --version
# Erwartet: Docker version 26.x.x oder höher

docker compose version
# Erwartet: Docker Compose version v2.x.x oder höher

Docker auf macOS installieren

Docker Desktop von docker.com/products/docker-desktop herunterladen. Nach der Installation Docker Desktop starten und im Terminal überprüfen:

docker --version && docker compose version

Ollama installieren und ein Modell herunterladen

Ollama stellt die Laufzeitumgebung für lokale Modelle bereit. Installiere es auf demselben Rechner, auf dem OpenClaw laufen soll.

Ollama installieren

# Linux und macOS — Ein-Befehl-Installation
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Die Installation überprüfen:

ollama --version
# Erwartet: ollama version 0.6.x oder höher

Auf Linux startet Ollama automatisch als systemd-Dienst. Überprüfen, ob er läuft:

systemctl status ollama
# Erwartet: active (running)

Ein Modell auswählen und herunterladen

OpenClaw benötigt ein Modell mit guter Anweisungsausführung und Tool-Calling-Unterstützung. Diese Modelle funktionieren zuverlässig:

Für die meisten Einsteiger ist Llama 3.3 8B die richtige Wahl:

# Llama 3.3 8B herunterladen (4,9 GB Download)
ollama pull llama3.3:8b

# Erwartete Ausgabe:
# pulling manifest
# pulling 8eeb...  100% ████████ 4.9 GB / 4.9 GB
# success

Überprüfen, ob Ollamas API erreichbar ist (das ist der Endpunkt, den OpenClaw nutzen wird):

curl http://localhost:11434/v1/models
# Erwartet: JSON-Antwort mit Liste der heruntergeladenen Modelle

OpenClaw klonen und Umgebungsvariablen konfigurieren

Das OpenClaw-Repository klonen und die Konfigurationsdatei erstellen.

Schritt 1: Repository klonen

# OpenClaw-Repository klonen
git clone https://github.com/openclaw-ai/openclaw.git
cd openclaw

Schritt 2: Die .env-Konfigurationsdatei erstellen

OpenClaw liest alle Zugangsdaten und Einstellungen aus einer .env-Datei. Aus der bereitgestellten Vorlage erstellen:

cp .env.example .env

Die Datei im Texteditor öffnen:

nano .env

Schritt 3: Ollama als KI-Anbieter konfigurieren

Den KI-Anbieter-Abschnitt finden und diese Werte setzen:

# KI-Anbieter-Konfiguration
# Für Ollama lokale Modelle die Basis-URL auf Ollamas OpenAI-kompatiblen Endpunkt setzen
OPENAI_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434/v1

# API-Key kann ein beliebiger nicht-leerer String sein (Ollama ignoriert den Key)
OPENAI_API_KEY=ollama-local

# Modellnamen exakt so setzen wie beim ollama pull verwendet
OPENAI_MODEL=llama3.3:8b

# Agent-Konfiguration
AGENT_NAME=OpenClaw
SOUL_MD_PATH=./soul.md

Schritt 4: Messaging-Integration konfigurieren (Optional)

Um OpenClaw mit WhatsApp oder Telegram zu verbinden, die entsprechenden Tokens hinzufügen. Diesen Abschnitt überspringen, wenn du zuerst über die lokale Weboberfläche testen möchtest:

# Telegram-Bot (Bot via @BotFather erstellen, Token hier einfügen)
TELEGRAM_BOT_TOKEN=dein_telegram_bot_token_hier

# Webhook-URL (für Telegram erforderlich, muss öffentlich erreichbar sein)
WEBHOOK_URL=https://deine-domain.de

Soul.md Persistenzspeicher-Datei einrichten

Soul.md ist eine einfache Markdown-Datei, die OpenClaw beim Start liest, um Kontext und Präferenzen wiederherzustellen. Sie bleibt zwischen Sitzungen erhalten und gibt dem Agenten Kontinuität.

Eine Soul.md-Datei im OpenClaw-Projektverzeichnis erstellen:

touch soul.md
nano soul.md

Präferenzen und Kontext hinzufügen. Soul.md ist reines Markdown, in natürlicher Sprache schreiben:

# Über mich

Mein Name ist [Dein Name]. Ich arbeite im Bereich [dein Fachgebiet/deine Rolle].

## Präferenzen

- Ich bevorzuge direkte und spezifische Antworten statt allgemeiner Ratschläge
- Bei Terminplanungen arbeite ich in der Zeitzone [deine Zeitzone]
- Meine Hauptsprache ist Deutsch

## Regelmäßige Aufgaben

- Wöchentliches Team-Meeting: montags um 10 Uhr
- Bevorzugter Flugzeug-Sitzplatz: Fensterplatz, Gangplatz wenn nicht verfügbar

## Wichtige Kontakte

- Hier häufig referenzierte Kontakte eintragen

## Installierte Skills

- (Installierte Molthub-Skills hier eintragen, sobald hinzugefügt)

OpenClaw ergänzt Soul.md automatisch, während es deine Präferenzen in den Agentensitzungen erlernt. Die Datei wächst organisch über die Zeit.

OpenClaw mit Docker Compose starten

Mit der fertigen Konfiguration die OpenClaw-Container starten.

Die Dienste starten

# OpenClaw im Hintergrund starten
docker compose up -d

Docker lädt das OpenClaw-Image beim ersten Start herunter (ca. 800 MB). Nach dem Download:

# Überprüfen, ob der Container läuft
docker compose ps

# Erwartete Ausgabe:
# NAME                  IMAGE              STATUS          PORTS
# openclaw-app-1        openclaw:latest    Up 30 seconds   0.0.0.0:3000->3000/tcp

Live-Logs prüfen, um zu bestätigen, dass die Ollama-Verbindung erfolgreich war:

docker compose logs -f app

# Erwartete Ausgabezeilen (Reihenfolge kann variieren):
# [OpenClaw] Starting agent...
# [OpenClaw] Connected to LLM provider at http://host.docker.internal:11434/v1
# [OpenClaw] Model: llama3.3:8b
# [OpenClaw] Soul.md loaded (142 tokens)
# [OpenClaw] Agent ready. Listening for messages...

Auf die Weboberfläche zugreifen

Browser öffnen und http://localhost:3000 aufrufen. Das OpenClaw-Dashboard zeigt den Agentenstatus, verbundene Dienste, installierte Skills und eine Chat-Oberfläche für direkte Interaktion.

Eine Testnachricht in der Chat-Oberfläche senden:

Wie spät ist es und welches Datum haben wir heute?

OpenClaw leitet dies an Ollamas llama3.3:8b-Modell weiter und gibt die Antwort über die lokale API zurück. Eine kohärente Antwort bedeutet, dass die Ollama-Verbindung funktioniert.

AgentSkills von Molthub installieren

AgentSkills erweitern OpenClaw um spezifische Fähigkeiten: Kalenderzugriff, Websuche, E-Mail, Notion, GitHub und mehr. Sie werden direkt über die Weboberfläche aus dem Molthub-Registry installiert.

Sicherheitshinweis vor der Skill-Installation

Einen Skill über die Weboberfläche installieren

1. Das OpenClaw-Dashboard unter http://localhost:3000 öffnen 2. Zu Skills > Molthub navigieren 3. Den Skill nach Name suchen (z.B.: "web-search") 4. Das Listing des verifizierten Publishers anklicken 5. Auf Installieren klicken — der Skill wird heruntergeladen und aktiviert, ohne den Container neu zu starten

Einen Skill über die CLI installieren

# Installierte Skills auflisten
docker compose exec app openclaw skills list

# Einen Skill nach Name installieren
docker compose exec app openclaw skills install web-search

# Erwartete Ausgabe:
# Fetching web-search from molthub...
# Verifying checksum...
# Installing web-search v1.4.2...
# Skill installed successfully.

Empfohlene Starter-Skills (Verifiziert)

Mit web-search und url-reader beginnen. Sie funktionieren ohne OAuth und ermöglichen das Testen der Ollama-Integration mit realen Aufgaben.

Umgebungsvariablen-Referenz

Alle OpenClaw-Konfiguration liegt in der .env-Datei. Wichtige Variablen:

OpenClaw aktualisieren

# Neuestes Image herunterladen
docker compose pull

# Mit dem neuen Image neu starten
docker compose up -d --force-recreate

# Deine .env und soul.md sind als Volume gemountet und überleben Updates