OpenClaw与QClaw深度优化：从模型持久化到生产部署

1. OpenClaw深度优化实战：从基础配置到技能扩展

1.1 Ollama模型持久化运行方案

在实际使用OpenClaw过程中，Ollama模型的自动关闭问题严重影响使用体验。默认情况下，执行ollama run qwen3.5:35b命令后，模型仅保持5分钟活跃状态就会自动关闭。这个设计本意是为了节省资源，但对于持续使用的AI Agent场景显然不合适。

解决方案是使用API调用的方式设置keep_alive参数。通过以下curl命令可以永久保持模型活跃：

bash复制curl http://10.10.10.1:11434/api/generate -d '{
  "model": "qwen3.5:35b",
  "keep_alive": -1
}'

这个操作会将模型运行状态从默认的5分钟改为"Forever"。虽然长时间不使用时模型仍可能从显存卸载，但重加载速度比完全重启快很多。

重要提示：Ollama 0.18.0版本存在GPU调用兼容性问题。实测在NVIDIA显卡环境下，0.17.7版本稳定可靠。建议：

1. 保留0.17.7安装包
2. 关闭自动更新
3. 升级前做好环境快照

1.2 技能依赖的Linux环境处理

OpenClaw的强大功能依赖于各种Skill，而这些Skill往往需要特定依赖。在Linux环境下，需要注意：

1. Homebrew在Linux（Linuxbrew）不能使用root安装软件
2. 需要创建专用用户处理依赖安装：

bash复制useradd -m linuxbrew
su - linuxbrew
brew install gh ffmpeg ripgrep tmux

特殊依赖如summarize需要npm安装：

bash复制npm install -g @steipete/summarize

安装完成后，如果OpenClaw无法识别新依赖，可以：

1. 通过聊天界面让Agent自行检查
2. 重启Gateway服务：

bash复制openclaw gateway restart

1.3 多途径Skill安装指南

官方推荐的Clawhub安装方式：

bash复制npx clawhub@latest