ClawdBot をローカルLLMで動かそうとして失敗した話

Posted at 2026-01-26

はじめに

これは、最近流行りのAIエージェント「ClawdBot」を Mac mini に導入しようとして失敗した経験をメモしたものです。

結論

・メモリの少ない Mac でローカルLLMを使っての運用は無理です
・素直に Google や Anthropic などの API を利用しましょう

実行環境

マシン： Mac mini (M1, 2020) 16GB RAM
LLM： Qwen3:8B
LLM実行環境： Ollama 0.15.1
JavaScript実行環境： Node.js 24.13.0

ClawdBotインストール

丁寧なインストール方法は他で解説されているところが沢山あるがあるので、注意点だけメモしました。

Model/auth provider

LLMの設定(Model/auth provider)は後でローカルLLMの設定に自分で修正するので適当で良い。
(OllamaはOpenAIのインターフェイスを真似しているので、とりあえずOpenAIを選んだ)

Select channel

プロンプトを入力するツールの選択は Telegram を選びました。
これは Telegram社公式のボット作成ツール(BotFather)を利用して自分専用のボットを作ることができ、またAPI経由でアクセスしているという安定性を重視したためです。

外出先から操作しないのであれば、Clawdbot 標準の TUI(端末で動作するプロンプトアプリ) や WEBブラウザからアクセスできるため Skipして良いです。

Telegram bot の作り方

Telegram アプリを開く
検索バーで @BotFather を検索する (偽者が多いので注意)
チャット画面で Start を押し、 /newbot を送信する
「Botの名前（表示名）」と「ユーザー名（末尾が_bot）」を入力する
表示された Token （123456:ABC-DEF... みたいな文字列）をコピーする。(ClawdBotに利用)
4で入力したユーザー名を検索する。それが自分専用のボット

Hooks

Hooks（フック）は、session-memory だけ設定しました。

boot-md （起動メッセージ）
command-logger （コマンド履歴）
session-memory （記憶の保存）

Gateway の設定変更

まず、インストールが終わった状態で ClawdBot がすでに動いているので止める必要があります。
下記コマンドで強制終了。
ClawdBot が動いている状態で設定ファイルを変更しても元に戻されます。

clawdbot stop
pkill -f clawdbot

ローカルLLMもダウンロードして使える状態にしておきます。
今回は、llama 3.1 や llama 3.2, Qwen 2.5, Qwen 3 で試しました。
Gemma 3 は、 Function Calling (関数呼び出し)に標準では対応していないので使えません。

ollama pull qwen3:8b

設定ファイルは ~/.clawdbot/clawdbot.json です。

workspace の USERNAME は Mac のアカウント名です。
gateway の token はインストール時に設定されたものです。
botToken は上記で作成した TelegramのBotトークンです。
contextWindow は標準では32768(32KB)です。この例ではメモリ消費を抑えるために16KBにしています。16KB未満にすると ClawdBot からエラーが返ります。

clawdbot.json

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "maxConcurrent": 4,
      "workspace": "/Users/USERNAME/clawd",
      "permissions": {
        "*": "auto"
      },
      "model": {
        "primary": "ollama/qwen3:8b"
      }
    }
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
        "apiKey": "ollama",
        "api": "openai-responses",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3:8b",
            "name": "Qwen 3",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "contextWindow": 16384,
            "maxTokens": 4096
          }
        ]
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local",
    "port": 18789,
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
    }
  },
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "botToken": "TTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTT",
      "dmPolicy": "pairing",
      "allowFrom": ["pairing"]
    }
  }
}

clawdbot.json を書き換えたら、このJSONファイルをチェックする次のコマンドを実行します。
JSONファイルをチェックし利用できない項目は削除、そして独自の項目を追加されます。

clawdbot doctor --fix

あとはGatewayを起動するだけですが、なぜか先に STOP しないとエラーになります。

clawdbot gateway stop
clawdbot gateway

デバッグで Gateway の動作状況を知りたい場合は、verbose オプションを付けて起動する。

clawdbot gateway --verbose

プロンプト端末

Gateway が起動したら、Telegram や WEBブラウザ、TUI からプロンプトを入力します。

端末 TUI からのアクセス

clawdbot tui

WEBブラウザからのアクセス

http://127.0.0.1:18789/chat

Telegram は、作成した自分のボット @xxxx_bot と会話する。

プロンプト

ClawdBot から操作できる「スキル」は下記のコマンドで知ることができます。

clawdbot skills list

インストールされていないスキルも、プロンプトで「○○で××がしたい」(○○がスキルの対象)と打つと自動的にインストールしてくれる(はず)です。

デバッグ

デバッグする時は clawdbot のログファイルを参照します。
ログを AI Chat に入れると問題点を見つけてくれることが多いです。

ログの取得

clawdbot logs

または /tmp にある日付付きのログファイル

tail /tmp/clawdbot/clawdbot-2026-01-25.log

システムプロンプト

システムプロンプトをいじりたい場合は、~/clawd 下にある下記ファイルに追記します。

ファイル名	役割（ここに書き込むべき内容）
`SOUL.md`	思考プロセスと性格。思考の指針を書きます。
`TOOLS.md`	ツールの使い方の補足。具体的ルールを書きます。
`IDENTITY.md`	ボットのアイデンティティ。自分がどのようなアシスタントであるかの定義を書きます。
`USER.md`	ユーザー（あなた）に関する情報。あなたの好みや、特定のキーワード（「赤井」など）に関するコンテキストを書きます。