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OpenClaw の Local LLM 設定と Vision モデルの変更方法

OpenClaw とは

OpenClaw はクラウドサービスではなく、自分の PC 上で走らせることができる AI エージェントです。インターフェースとして各種メッセージングツールを利用しているので、Slack や Discord、iMessage や LINE など、普段使い慣れているアプリでそのまま AI と対話することができます。PC でもスマートフォンでも、普段使ってるアプリがそのまま AI エージェントの窓口になるわけです。

OpenClaw のエージェントが従来の AI と異なっている点は、最初から直接 PC を操作できることです。例えばネット検索で情報集めを依頼した場合、正しい手順を踏む場合は Brave Search や Perplexity 検索サービス等の API Key が必要となります。

ところが OpenClaw のエージェントでは、これらのサービスが使えない場合でも代わりの方法を探し出そうとします。curl 系のコマンドで直接ページの取得を試みたり、Chrome ブラウザを起動して Google 検索を利用したりと、自分で解決策を求めて試行錯誤を行い目的を完遂しようとします。この動きは自動的に行われているので、依頼した人間は裏でどんな方法が使われていたのかを知る必要がありません。面倒なことは AI に任せて結果だけを受け取ればいいのです。

柔軟性が高く応用力に富む反面、当然ながら知らないうちに意図しない操作が行われてしまうリスクもあります。OpenClaw を使う場合は仮想マシンのような隔離したサンドボックス環境を使い、普段自分が使っている重要な情報満載の PC にはそのままインストールしないようにしてください。

OpenClaw のインストール方法などの手順は以下の Wiki の方にまとめています。逐次更新していますのでこちらも参照してください。

今回は OpenClaw で Local LLM を設定するための設定などを解説していきます。(Local LLM は自分の PC 上で走らせられる LLM のことです。Local LLM について詳しくはこちら)

OpenClaw インストーラーの Model の選択をスキップする方法

OpenClaw が使用する LLM (大規模言語モデル) は、インストール時に任意のサービスを選択することができます。Claude や OpenAI、Gemini など豊富なクラウド LLM の API を選択することが可能ですが、この選択肢には Local LLM 用のプロバイダが含まれていません。そのため Local LLM を使いたい場合はこの画面はとりあえず無難なものを選んでスキップし、あとから設定ファイルを書き換える必要があります。

スキップするためのおすすめの選択肢は以下の通りです。モデルの Provider 選択肢から

「Skip for now」→「openai」→「Keep current」

初回のインストーラーでモデル選択をスキップした場合でも、あとからモデルの選択だけやり直すことが可能なので安心してください。やり直す場合はコマンドラインから以下のように実行します。

openclaw configure --section model

もし openclaw コマンドが見つからないと言われた場合はまだパスが通っていないので、最初に「. ~/.bashrc」を実行してから上のコマンドを実行してください。「~」の文字が入力できない場合は「$HOME」に置き換えてください。

.  ~/.bashrc
openclaw configure --section model

OpenClaw の設定ファイルを書き換える方法

OpenClaw の設定ファイルは ~/.openclaw/openclaw.json にあります。使用する LLM の設定もこのファイルに記述することができます。

Local LLM 向けに設定を書き換える場合のポイントは以下の 2 点です。

  1. プロバイダを新規追加する場合は “ollama” のような既存の名前と重なるものを避けて “ollamalocalpc” のように別名にする。
  2. 書き換えたあとは必ず「 openclaw gateway restart 」を実行して Gateway (OpenClaw サーバー) を再起動する。

1. インストール時の選択肢には出てこないものの、OpenClaw には Ollama 向けのプロバイダがプリセットとして定義されています。このプリセットは localhost を見に行くので、baseUrl で IP ドレスを書き換えても反映されないことがあります。完全に新規の別名で追加した方が確実です。

2. openclaw status などのコマンドでは直接 openclaw.json を読み取っていますが、これが必ずしも Gateway に反映されているとは限らないようです。表示されているモデルと実際に使われているものが異なる場合があるので、openclaw.json を変更したら必ず「 openclaw gateway restart 」を実行するようにしてください。

以下は、別の PC 上で動いている LMStudio を使用する場合の設定例です。openclaw.json には他の設定も含まれているので、以下の “models” の項目を追加してください。(openclaw.json の前後の部分は省略しています)

Local LLM プロバイダとモデルの定義

  "models": {
    "providers": {
      "lmstudiolocalpc": {
        "baseUrl": "http://＜PC-IP-ADDRESS＞:1234/v1",
        "apiKey": "lmstudio",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "openai/gpt-oss-120b",
            "name": "openai/gpt-oss-120b",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 65536,
            "maxTokens": 32768
          }
        ]
      }
    }
  },

＜PC-IP-ADDRESS＞ の部分は LMStudio が動いている PC のアドレスに置き換えます。OpenClaw と LMStudio が同じPC 上で動いている場合は 127.0.0.1 で構いません。

モデルの指定

このモデルを実際に使用する場合は agents.defaults.model.primary に指定します。

  "agents": {
    "defaults": {
    
    
      "model": {
        "primary": "lmstudiolocalpc/openai/gpt-oss-120b"
      },
      
      
      "workspace": "/home/＜USERNAME＞/.openclaw/workspace",
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "timeoutSeconds": 1800,
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },

＜USERNAME＞ の部分は自分のユーザー名が最初から入っているはずです。

Ollama を使う場合も同じように設定できます。以下のページ Ollama を含めたさまざまな設定例を置いてあるのでこちらも参照してください。

画像認識用モデルの設定

OpenClaw は画像の認識を行うことができます。Slack や Discord へ投稿した画像はもちろんですが、ローカル PC 上に保存したファイルの認識もしてくれます。この場合は LLM (VLM) を使った認識が行われます。

Claude や GPT-5, Gemini 3 などの商用の推奨モデルは最初からマルチモーダルなので画像の認識が可能です。ですが Local LLM を使用する場合は対応していないことが多いので、OpenClaw では画像識別用に別途 VLM を設定する機能があります。

以下のように、agents.defaults.model.primary とは別に画像認識用の VLM を agents.defaults.imageModel.primary に設定します。以下の例では「 qwen3-vl-8b 」を設定しています。

  "agents": {
    "defaults": {
 
      "model": {
        "primary": "lmstudiolocalpc/openai/gpt-oss-120b"
      },

 
      "imageModel": {
        "primary": "lmstudiolocalpc/qwen/qwen3-vl-8b"
      },


      "workspace": "/home/＜USERNAME＞/.openclaw/workspace",
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "timeoutSeconds": 1800,
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },

qwen3-vl-8b を含めたプロバイダ側のモデルの定義は以下のとおりです。qwen3-vl-8b 側の input の項目 ( models.providers.lmstudiolocalpc.models[1].input ) に “image” を追加しており、これで画像を受け取れるようにします。

  "models": {
    "providers": {
      "lmstudiolocalpc": {
        "baseUrl": "http://＜PC-IP-ADDRESS＞:1234/v1",
        "apiKey": "lmstudio",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "openai/gpt-oss-120b",
            "name": "openai/gpt-oss-120b",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 65536,
            "maxTokens": 32768
          },
          {
            "id": "qwen/qwen3-vl-8b",
            "name": "qwen/qwen3-vl-8b",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 32768
          }
        ]
      }
    }
  },

これで画像認識非対応の Local LLM 利用時でも画像の識別ができるようになります。また GLM-5 などのクラウドモデルで Vision に対応していない場合にも、画像認識を Local LLM で補うことができるようになります。

商用 API などの既存のモデルが image 入力に対応しているかどうかは、以下のコマンドで確認することができます。

openclaw models list --all

OpenClaw で Local LLM を使う場合の注意点

OpenClaw のエージェントは自律的な動作を行うのでさまざまなリスクがあります。例えばネットから得た情報には悪意を持ったプロンプトが含まれている可能性があります。偽の指示に騙されないようにするためには、ある程度パラメータ数の多い LLM が必要です。

OpenClaw ではサンドボックスなしにネットアクセスを許可する場合 300b 以上のモデルを推奨しているようで、パラメータ数が少ないモデルの場合は openclaw status 等のコマンド実行時に警告が表示されます。OpenClaw のインストーラーに Local LLM の選択肢が含まれていないのも、このあたりの事情によるものではないかと思われます。

そのため今回の説明では gpt-oss 120b を例に上げていますが、実際に使う場合はもっとパラメータ数が多いモデルを使うことをお勧めします。パラメータ数が少ない Local LLM をエージェントとして使ってみると、なかなか思い通りに動かなかったりと割と暴走しがちです。より上位モデルを使うと安定したりします。

もちろんサンドボックスなどクローズドな環境で動作テストに使う場合は利用できますので、テスト時のトークン数節約目的とか、いろいろと応用できるのではないかと思います。