Cómo usar OpenClaw con Ollama: instalar y ejecutar IA local

OpenClaw puede co­m­bi­nar­se con Ollama para crear un sistema de IA local que integre chat, lógica de agentes y he­rra­mie­n­tas. De este modo, puedes ejecutar grandes modelos de lenguaje di­re­c­ta­me­n­te en tu propio equipo. En esta guía apre­n­de­rás paso a paso cómo instalar OpenClaw con Ollama, cargar un modelo y co­n­fi­gu­rar­lo junto con el panel de control, el canal de me­n­sa­je­ría y las skills (ca­pa­ci­da­des del agente).

Paso 1: servidor propio como base

El principal valor práctico de alojar OpenClaw y Ollama en tu propia in­frae­s­tru­c­tu­ra se basa en cinco aspectos:

1. El pro­ce­sa­mie­n­to del modelo se realiza en tu propio entorno, lo que resulta clave en términos de pro­te­c­ción de datos, co­n­fi­de­n­cia­li­dad y cu­m­pli­mie­n­to normativo.
2. La ar­qui­te­c­tu­ra es más tra­n­s­pa­re­n­te, ya que OpenClaw es un sistema de código abierto, bien do­cu­me­n­ta­do y co­n­fi­gu­ra­ble.
3. Mantienes el control total sobre la elección del modelo, las skills, los servicios y el co­m­po­r­ta­mie­n­to de inicio.
4. El sistema puede funcionar sin depender de una API externa de modelos, siempre que utilices úni­ca­me­n­te modelos y he­rra­mie­n­tas en local.
5. OpenClaw está diseñado con un enfoque orientado a agentes. Esto significa que no es solo una interfaz de chat, sino un entorno de trabajo completo con he­rra­mie­n­tas, skills, espacio de trabajo e interfaz web.

En un servidor propio también puedes co­n­fi­gu­rar, por ejemplo, una in­s­ta­la­ción de OpenClaw con Docker, que se integra sin problemas con Ollama.

Paso 2: re­qui­si­tos previos

Antes de empezar con la co­n­fi­gu­ra­ción, deben cumplirse algunas co­n­di­cio­nes básicas:

• Un sistema operativo co­m­pa­ti­ble: Linux, macOS o Windows
• Un entorno de terminal funcional, como WSL2, SSH o Docker
• Acceso a Internet para la in­s­ta­la­ción inicial de OpenClaw y Ollama
• Su­fi­cie­n­te memoria RAM y recursos de CPU y GPU: para modelos grandes se re­co­mie­n­dan entre 8 y 16 GB de RAM, op­cio­na­l­me­n­te 12 GB de VRAM y un pro­ce­sa­dor equi­va­le­n­te a un Intel Core i5 o AMD Ryzen 5

OpenClaw requiere Node.js 22 o posterior. No obstante, si utilizas el script de in­s­ta­la­ción oficial, no­r­ma­l­me­n­te no es necesario instalar Node.js ma­nua­l­me­n­te, ya que el propio in­s­ta­la­dor configura el entorno de ejecución si es necesario.

Paso 3: instalar Ollama

Ollama es un entorno de ejecución para grandes modelos de lenguaje que permite ejecutar modelos de IA de forma local. Más adelante, OpenClaw se conectará a Ollama para utilizar estos modelos en chats, análisis y funciones de agente. Ollama es co­m­pa­ti­ble con macOS, Windows y Linux y, tras la in­s­ta­la­ción, pro­po­r­cio­na au­to­má­ti­ca­me­n­te una API local.

La in­s­ta­la­ción puede rea­li­zar­se a través de la página oficial de descarga de Ollama o, al­te­r­na­ti­va­me­n­te, di­re­c­ta­me­n­te desde el terminal:

Paso 4: instalar OpenClaw

OpenClaw actúa como el gateway, es decir, como la puerta de enlace central que recibe las so­li­ci­tu­des desde la interfaz web, carga el espacio de trabajo con las skills co­n­fi­gu­ra­das, ejecuta he­rra­mie­n­tas locales como comandos de terminal o scripts de Python y coordina todo el flujo entre la interfaz, la lógica de los agentes y la conexión con el modelo.

Para la in­s­ta­la­ción, en Windows debes in­tro­du­cir el siguiente comando en el terminal:

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

En sistemas Linux o macOS, el comando co­rre­s­po­n­die­n­te es:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Después, ya puedes iniciar el proceso de co­n­fi­gu­ra­ción inicial:

openclaw onboard --install-daemon

Paso 5: co­n­fi­gu­ra­ción inicial

Durante la co­n­fi­gu­ra­ción inicial, OpenClaw te guía para crear un entorno de IA local en tu equipo. El proceso incluye varias opciones y está diseñado para que la puesta en marcha resulte lo más sencilla posible.

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Durante este proceso se configura un gateway local que actúa como interfaz para que las apli­ca­cio­nes puedan co­mu­ni­car­se con la IA. Este gateway se ejecuta por defecto úni­ca­me­n­te en tu equipo, por lo que no permite accesos desde el exterior.

También defines el modelo que vas a utilizar. Para trabajar con ventanas de contexto amplias en flujos complejos con agentes, se re­co­mie­n­dan apro­xi­ma­da­me­n­te 64 000 tokens de IA. Por debajo de este valor, el agente puede perder el contexto de la co­n­ve­r­sa­ción, el contenido de archivos o las in­s­tru­c­cio­nes en tareas con varios pasos.

Algunos de los modelos ha­bi­tua­les di­s­po­ni­bles en Ollama son:

• qwen3-coder
• glm-4.7-flash
• gpt-oss:20b
• qwen3:8b

Si el modelo que necesitas no aparece en la lista, también puedes buscarlo ma­nua­l­me­n­te. Ac­tua­l­me­n­te, OpenClaw descarga e instala au­to­má­ti­ca­me­n­te el modelo glm-4.7-flash para Ollama y lo deja listo para su uso.

Al final del proceso, el gateway se configura con un puerto, una vi­n­cu­la­ción local y un token de acceso, de modo que solo las apli­ca­cio­nes au­to­ri­za­das puedan acceder a la IA.

Paso 6: conectar el canal de me­n­sa­je­ría y co­n­fi­gu­rar la búsqueda web

Una de las pri­n­ci­pa­les ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas de OpenClaw es la in­te­gra­ción con servicios de me­n­sa­je­ría, que te permite enviar tareas di­re­c­ta­me­n­te desde apli­ca­cio­nes como WhatsApp, Telegram, Slack, Discord o iMessage al agente local. La co­n­fi­gu­ra­ción de un canal puede rea­li­zar­se durante la co­n­fi­gu­ra­ción inicial o más adelante:

openclaw channels list
openclaw channels add

El asistente in­ter­ac­ti­vo te guía en el proceso de au­te­n­ti­ca­ción según la pla­ta­fo­r­ma:

• WhatsApp: escanea el código QR con la función “Vincular di­s­po­si­ti­vos”
• Telegram: introduce el token del bot (generado a través de @BotFather)
• Slack / Discord: au­te­n­ti­ca­ción mediante OAuth a través de un enlace en el navegador
• iMessage: solo di­s­po­ni­ble en macOS y requiere una sesión activa

Una vez conectado un canal, puedes enviar tareas di­re­c­ta­me­n­te desde la apli­ca­ción co­rre­s­po­n­die­n­te a OpenClaw. El agente las procesa en local uti­li­za­n­do el modelo de Ollama co­n­fi­gu­ra­do.

Tras se­le­c­cio­nar el servicio de me­n­sa­je­ría, OpenClaw te pedirá que indiques un servicio de búsqueda web. Por ejemplo, puedes vincular una su­s­cri­p­ción existente a Gemini con OpenClaw mediante una clave de API para habilitar la búsqueda en línea.

Paso 7: co­n­fi­gu­rar skills

Las skills del workspace (entorno de trabajo) amplían OpenClaw con funciones propias di­s­po­ni­bles en local. Té­c­ni­ca­me­n­te, una skill consiste en una carpeta dentro del workspace que contiene al menos un archivo llamado SKILL.md. Este archivo combina front matter en YAML para los metadatos con in­s­tru­c­cio­nes en Markdown que definen el co­m­po­r­ta­mie­n­to del agente. OpenClaw carga estas skills desde el di­re­c­to­rio co­rre­s­po­n­die­n­te y puede detectar au­to­má­ti­ca­me­n­te los cambios si la opción de su­pe­r­vi­sión está activada. Estas skills resultan es­pe­cia­l­me­n­te útiles para asignar al agente tareas re­cu­rre­n­tes, formas de trabajo ha­bi­tua­les o co­no­ci­mie­n­tos es­pe­cí­fi­cos de un proyecto.

Durante la co­n­fi­gu­ra­ción inicial ya hay algunas skills di­s­po­ni­bles que puedes se­le­c­cio­nar y co­n­fi­gu­rar di­re­c­ta­me­n­te. Entre ellas se incluyen, por ejemplo, una in­te­gra­ción con el eco­si­s­te­ma de Google, una API de voz a texto o un agente que resume co­n­te­ni­dos.

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No­r­ma­l­me­n­te, las skills propias se crean en ~/.openclaw/workspace/skills/. Para un primer caso práctico, por ejemplo, resulta útil una skill que convierta notas en bruto en notas de reunión es­tru­c­tu­ra­das. De este modo, OpenClaw recibe una tarea cla­ra­me­n­te definida que aporta valor en el día a día, sin necesidad de im­ple­me­n­tar todavía flujos complejos ni in­te­gra­cio­nes adi­cio­na­les:

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/meeting-notes
nano ~/.openclaw/workspace/skills/meeting-notes/SKILL.md

En este archivo puedes insertar a co­n­ti­nua­ción la siguiente de­fi­ni­ción:

---
name: meeting_notes
description: Crea a partir de notas en bruto notas de reunión estructuradas con tareas y puntos abiertos.
---
# skill meeting notes
Utiliza esta skill cuando el usuario quiera convertir notas de reunión desordenadas, puntos clave o grabaciones de conversaciones en un resumen claro.
Tu tarea:
- Resume en pocas frases los temas más importantes.
- Crea una lista de las decisiones que se han tratado.
- Separa claramente tareas, preguntas abiertas y próximos pasos.
- Formula de manera objetiva, precisa y fácil de leer.
- Si falta información o algo no está claro, indícalo claramente.
Formato de salida deseado:
1. Resumen breve
2. Decisiones
3. Tareas
4. Preguntas abiertas
5. Próximos pasos

En cuanto guardes el archivo, OpenClaw re­co­no­ce­rá au­to­má­ti­ca­me­n­te la nueva skill en el workspace. Si la su­pe­r­vi­sión está activada, los cambios en SKILL.md se aplican incluso sin reiniciar el gateway.

Paso 8: activar hooks

En OpenClaw, los hooks son un sistema de au­to­ma­ti­za­ción ampliable basado en eventos. Permiten ejecutar acciones au­to­má­ti­ca­me­n­te cuando un agente realiza una operación o se produce un evento concreto. OpenClaw detecta los hooks au­to­má­ti­ca­me­n­te cuando se guardan en los di­re­c­to­rios co­rre­s­po­n­die­n­tes, y luego puedes ge­s­tio­nar­los desde la línea de comandos.

Por defecto, OpenClaw ofrece durante la co­n­fi­gu­ra­ción inicial cuatro hooks que puedes activar di­re­c­ta­me­n­te:

• session-memory: guarda au­to­má­ti­ca­me­n­te el contexto de tu sesión actual en el workspace del agente (~/.openclaw/workspace/memory/) en cuanto ejecutas el comando /new.
• bootstrap-extra-files: carga archivos adi­cio­na­les en el workspace al iniciar un agente, según rutas o patrones definidos pre­via­me­n­te.
• command-logger: registra todos los comandos eje­cu­ta­dos y los guarda en el archivo de registro ~/.openclaw/logs/commands.log.
• boot-md: ejecuta au­to­má­ti­ca­me­n­te un archivo BOOT.md al iniciar el gateway, donde puedes definir in­s­tru­c­cio­nes de arranque o co­n­fi­gu­ra­cio­nes iniciales para el agente.

Puedes consultar la lista completa de hooks en cualquier momento con openclaw hooks list. Para activar un hook concreto, utiliza el comando openclaw hooks enable xy.

Paso 9: iniciar el gateway

Una vez que OpenClaw está instalado, co­n­fi­gu­ra­do junto con Ollama, el modelo cargado y todos los ajustes definidos, puedes iniciar el gateway:

openclaw gateway --port 18789

Este comando inicia el gateway en local y pone el panel de control a tu di­s­po­si­ción en la dirección pre­de­te­r­mi­na­da http://127.0.0.1:18789.

También puedes comprobar si el servicio se está eje­cu­ta­n­do co­rre­c­ta­me­n­te con:

openclaw gateway status

Para verificar que todo funciona co­rre­c­ta­me­n­te, fíjate es­pe­cia­l­me­n­te en los mensajes “Runtime: running” y “RPC probe: ok”.

Paso 10: probar el panel de control

Dado que la in­ter­ac­ción con el agente se realiza pri­n­ci­pa­l­me­n­te a través de los servicios de me­n­sa­je­ría co­n­fi­gu­ra­dos, el panel de control integrado no es im­pre­s­ci­n­di­ble para el fu­n­cio­na­mie­n­to en pro­du­c­ción. Sin embargo, durante la primera puesta en marcha resulta útil revisarlo: permite comprobar de un vistazo si el gateway está en ejecución, si el modelo se ha detectado co­rre­c­ta­me­n­te y si la co­n­fi­gu­ra­ción es válida. Si utilizas OpenClaw en un equipo de sobremesa, también puedes usarlo pu­n­tua­l­me­n­te como he­rra­mie­n­ta de dia­g­nó­s­ti­co.

Close

El panel de control puede abrirse di­re­c­ta­me­n­te en el navegador o desde la línea de comandos:

openclaw dashboard

Como al­te­r­na­ti­va, puedes acceder a la interfaz web a través de la dirección del gateway http://127.0.0.1:18789. Si en el primer acceso se solicita au­te­n­ti­ca­ción, puedes obtener el token del gateway con el siguiente comando:

openclaw config get gateway.auth.token

A co­n­ti­nua­ción, introduce este token en la interfaz. Las co­ne­xio­nes locales a través de 127.0.0.1 suelen aceptarse au­to­má­ti­ca­me­n­te. Si accedes desde otro di­s­po­si­ti­vo, puede ser necesario au­to­ri­zar­lo ma­nua­l­me­n­te:

openclaw devices list
openclaw devices approve <requestId>

De este modo, el nuevo navegador o di­s­po­si­ti­vo se marca como de confianza. Esta ve­ri­fi­ca­ción adicional es es­pe­cia­l­me­n­te im­po­r­ta­n­te, ya que el panel de control no es solo una interfaz de chat, sino también una he­rra­mie­n­ta de ad­mi­ni­s­tra­ción con acceso a skills, co­n­fi­gu­ra­ción y permisos de ejecución.

Paso 11: pe­r­so­na­li­zar OpenClaw

Con esto, se completa la co­n­fi­gu­ra­ción básica de OpenClaw con Ollama. El sistema se ejecuta en local, el modelo está integrado y puedes in­ter­ac­tuar con el agente a través de los servicios de me­n­sa­je­ría o del panel de control. Con esta co­n­fi­gu­ra­ción inicial ya puedes utilizar OpenClaw de forma pro­du­c­ti­va para analizar mensajes, resumir in­fo­r­ma­ción o au­to­ma­ti­zar tareas sencillas.

No obstante, el sistema tiene una ar­qui­te­c­tu­ra modular y ofrece muchas más po­si­bi­li­da­des que las vistas hasta ahora. Entre las am­plia­cio­nes más ha­bi­tua­les se incluyen:

• De­sa­rro­llar más skills: define tareas re­cu­rre­n­tes, como resúmenes de reuniones, análisis de código o es­tru­c­tu­ra­ción de do­cu­me­n­tos, como skills propias y ponlas a di­s­po­si­ción del agente de forma pe­r­ma­ne­n­te.
• Crear au­to­ma­ti­za­cio­nes mediante hooks: define eventos, como nuevas sesiones, eje­cu­cio­nes de comandos o inicio de agentes, para que activen acciones au­to­má­ti­cas.
• Integrar he­rra­mie­n­tas locales: OpenClaw puede ejecutar comandos de terminal, scripts de Python o he­rra­mie­n­tas propias, co­n­vi­r­tié­n­do­se en una pla­ta­fo­r­ma local de au­to­ma­ti­za­ción.
• Combinar varios modelos: además del modelo principal, puedes co­n­fi­gu­rar modelos se­cu­n­da­rios o es­pe­cia­li­za­dos para tareas concretas.
• Conectar más servicios de me­n­sa­je­ría: añade canales como Slack, Discord o Telegram para que varios di­s­po­si­ti­vos o equipos trabajen con el agente local.
• Ampliar el workspace y la base de co­no­ci­mie­n­to: guarda do­cu­me­n­tos, archivos de proyecto o notas para que el agente los utilice como contexto en sus tareas.
• Co­n­fi­gu­rar el acceso remoto: mediante so­lu­cio­nes como Tailscale o proxies inversos, puedes permitir el acceso seguro al panel de control desde otros di­s­po­si­ti­vos.
• Buscar in­s­pi­ra­ción: en la página web “What People Are Building” puedes ver ejemplos de cómo otras personas utilizan la he­rra­mie­n­ta.

Esta co­n­fi­gu­ra­ción es solo el punto de partida. Una vez que OpenClaw funcione de forma estable, merece la pena ir ampliando poco a poco tus propios flujos de trabajo con nuevos skills, au­to­ma­ti­za­cio­nes o in­te­gra­cio­nes. En co­m­bi­na­ción con modelos locales a través de Ollama, puedes crear así un entorno de IA flexible, to­ta­l­me­n­te au­to­alo­ja­do y adaptado a tus ne­ce­si­da­des.