本地后端

本地后端完全在你的机器上运行，无需 API Key，数据不离本机。

LM Studio

LM Studio 是大多数用户的推荐选择，通过图形界面下载模型，GuardClaw 连接其内置的 OpenAI 兼容服务器。

配置步骤

1. 下载并安装 LM Studio
2. 下载模型（推荐：qwen/qwen3-4b 或 qwen2.5-7b-instruct）
3. 进入 Local Server 标签 → 点击 Start Server
4. 配置 GuardClaw：

guardclaw config set SAFEGUARD_BACKEND lmstudio
guardclaw config set LMSTUDIO_URL http://localhost:1234/v1
guardclaw config set LMSTUDIO_MODEL auto

LMSTUDIO_MODEL=auto 表示使用 LM Studio 当前加载的模型。

推荐模型

模型	参数量	准确率	速度
qwen/qwen3-4b-2507	4B	⭐⭐⭐⭐⭐	⚡⚡⚡⚡
qwen2.5-7b-instruct	7B	⭐⭐⭐⭐⭐	⚡⚡⚡
mistral-7b-instruct-v0.2	7B	⭐⭐⭐⭐⭐	⚡⚡⚡
llama-3.1-8b-instruct	8B	⭐⭐⭐⭐⭐	⚡⚡⚡
phi-3-mini-4k	3B	⭐⭐⭐⭐	⚡⚡⚡⚡

避免使用 3B 以下的模型——它们难以可靠地输出 GuardClaw 所需的 JSON 格式。

使用 LM Studio 作为 OpenAI 兼容代理

LM Studio 也可以作为任意 OpenAI 兼容 API 的代理。如果端点需要认证，设置 LMSTUDIO_API_KEY：

guardclaw config set LMSTUDIO_API_KEY your-api-key

故障排查

详见故障排查页面。

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Ollama

Ollama 适合 Linux、Docker 和无图形界面环境。

配置步骤

1. 安装 Ollama
2. 拉取模型：

   ollama pull qwen2.5:7b

3. 配置 GuardClaw：

guardclaw config set SAFEGUARD_BACKEND ollama
guardclaw config set OLLAMA_URL http://localhost:11434
guardclaw config set OLLAMA_MODEL qwen2.5:7b

启动 Ollama

GuardClaw 启动前需先运行 Ollama：

ollama serve   # 启动服务器

或安装为系统服务，详见 Ollama 文档。