OpenClaw 新增捆绑 LM Studio Provider，全面支持本地大语言模型集成

OpenClaw 在最新版本中正式加入了捆绑的 LM Studio Provider，为本地运行的大语言模型带来了完整、开箱即用的集成支持。这一新增组件极大简化了用户将本地 LLM 接入 OpenClaw 的流程，让自托管模型的使用变得更加便捷高效。

解决的问题

此前，许多希望在本地运行大语言模型（如 Ollama、LM Studio、text generation webui 等）的用户反映，OpenClaw 对自托管 OpenAI 兼容端点的支持存在不足，配置过程较为复杂且不够稳定。LM Studio Provider 的推出正是为了攻克这一难点，使本地模型的接入变得即插即用，无需繁琐的手动配置。

核心特性

开箱即用的配置引导：系统提供首次配置向导，以交互式界面引导用户一步步完成与 LM Studio 的连接设置，大幅降低上手门槛。

运行时模型自动发现：Provider 能够实时检测 LM Studio 中当前可用的模型列表，用户无需手动填写模型名称或 ID。

Stream preload 支持：针对流式输出场景进行了首 token 延迟优化，显著改善实时交互的响应速度。

本地 Embedding 用于记忆搜索：支持调用本地 embedding 模型，为语义搜索、记忆检索等高级功能提供完整的本地化支持。

隐私优先设计：所有模型推理任务均在用户本地设备上完成，数据不会离开当前环境，充分满足数据安全和隐私保护需求。

适用场景

• 需要离线使用 AI 能力的个人用户
• 对数据隐私有严格合规要求的行业场景（如金融、医疗、法律等领域）
• 希望显著降低云端 API 调用成本的高级用户
• 需要频繁在本地测试 prompt 工程与模型调优的开发者

配置示例

在 OpenClaw 的配置文件中添加以下内容，即可完成 LM Studio Provider 的基础设置：

{   "models": {     "providers": {       "lm-studio": {         "endpoint": "http://localhost:1234/v1",         "api_key": "lm-studio"       }     }   } }

开启方式

通过命令行工具执行以下命令，并按提示输入 LM Studio 的服务地址（默认值为 http://localhost:1234）：

openclaw configure --provider lm-studio

LM Studio Provider 的加入，显著增强了 OpenClaw 在本地大语言模型生态中的集成能力。无论是出于离线使用、隐私合规、成本控制还是开发测试的需求，用户现在都可以通过简洁的配置，将 OpenClaw 与本地运行的 LM Studio 无缝对接，享受高效、安全、可控的 LLM 调用体验。

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