Clawdbot+Qwen3:32B效果展示：多Agent协同完成‘调研竞品→生成PPT→输出邮件’端到端任务-育师

Clawdbot+Qwen3:32B效果展示：多Agent协同完成‘调研竞品→生成PPT→输出邮件’端到端任务

1. 这不是单个AI，而是一支能协作的AI小队

你有没有试过让一个AI助手帮你做完整件事？不是只写一段文案，也不是只画一张图，而是从头到尾——先查清楚对手在做什么、再把关键信息整理成一页页PPT、最后用专业语气写一封发给老板的汇报邮件。这件事听起来像“全自动办公”，但现实中大多数AI工具只能干其中一环，中间还得你手动复制粘贴、反复调整提示词、来回切换界面。

Clawdbot + Qwen3:32B 的组合，第一次让我觉得“多Agent协同”不是概念，而是真能跑通的工作流。它不靠一个大模型硬扛所有任务，而是把整件事拆成三个角色：调研员、设计师、撰稿人，每个角色由同一个Qwen3:32B模型驱动，但拥有专属指令、知识边界和输出规范。它们之间不聊天，不闲扯，只传递结构化结果——调研员输出JSON格式的竞品对比表，设计师读取后生成PPT大纲与逐页内容，撰稿人再基于PPT摘要提炼出邮件正文。整个过程没有人工干预，连文件命名、段落缩进、数据对齐这些细节都自动处理好了。

这不是炫技，而是把“AI能做什么”拉回真实办公场景：你只需要输入一句话：“帮我分析飞书、钉钉、企业微信在会议功能上的差异，并生成一份向CTO汇报的PPT和配套邮件。”剩下的，交给这支小队。

2. Clawdbot：让多Agent协作变得像开灯一样简单

2.1 它不是一个新模型，而是一个“AI代理操作系统”

Clawdbot 不是另一个大语言模型，它是一个统一的AI 代理网关与管理平台。你可以把它理解成AI世界的“操作系统”——模型（比如Qwen3:32B）是它的“CPU”，Agent是运行在上面的“应用程序”，而Clawdbot本身负责调度、通信、监控和界面呈现。

它不替代模型，而是放大模型的能力。Qwen3:32B本身已经很强：32000上下文、支持长文档理解、中文逻辑推理扎实。但单靠它，你得自己写提示词工程、设计状态机、处理错误重试、保存中间结果。Clawdbot把这些都封装好了：你定义好三个Agent的角色、输入输出格式、执行顺序，它就自动串起来，失败时重试，成功后归档，还能在Web界面上实时看到每一步在干什么。

就像你不用懂电路怎么走线，也能按开关让灯亮起来。Clawdbot 让“定义Agent”变成填空题，而不是编程题。

2.2 真实访问流程：三步拿到可用环境

初次访问Clawdbot时，你会遇到一个常见提示：

disconnected (1008): unauthorized: gateway token missing (open a tokenized dashboard URL or paste token in Control UI settings)

别担心，这不是报错，只是安全机制在打招呼。解决方法非常直接：

复制浏览器地址栏里初始URL（形如https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/chat?session=main）
删除末尾的/chat?session=main
在剩余地址后加上?token=csdn
回车访问——页面立刻加载，控制台清晰可见

最终正确URL示例：
https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/?token=csdn

第一次带token访问成功后，后续所有操作（包括通过控制台快捷方式启动）都不再需要重复输入token。

2.3 模型底座：本地部署的 Qwen3:32B，稳且可控

Clawdbot背后调用的是本地私有部署的qwen3:32b模型，由 Ollama 提供 API 接口。配置文件中明确声明了它的能力边界：

"my-ollama": { "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1", "apiKey": "ollama", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "qwen3:32b", "name": "Local Qwen3 32B", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 32000, "maxTokens": 4096, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 } } ] }

这里有两个关键点值得新手注意：

“reasoning: false”并不表示它不会推理，而是指它不启用Ollama内部的“思维链强制模式”。Qwen3:32B自身的推理能力足够强，Clawdbot通过精细的Agent指令设计来引导其分步思考，比依赖模型内置推理更可控、更可解释。
32000上下文是它能处理长材料的基础。竞品官网介绍、产品白皮书PDF、用户反馈截图——这些都能作为输入喂给调研Agent，它真能“读完再答”，而不是只扫开头几段。

补充说明：在24G显存环境下，Qwen3:32B响应速度尚可，但若追求更流畅的交互体验（比如实时修改PPT文案并即时预览），建议使用更大显存资源部署更新版本的Qwen系列模型。当前配置已完全满足端到端任务的稳定性要求。

3. 端到端效果实录：从输入一句话到收件箱收到邮件

我们用一个真实任务来验证效果：
输入指令：
“请调研飞书、钉钉、企业微信在‘在线会议’功能上的核心差异（含入会方式、屏幕共享、录制存储、AI纪要、参会人数上限），生成一份面向CTO的技术对比PPT（共5页），并附一封简洁专业的汇报邮件。”

整个流程耗时约2分17秒，无中断、无报错。下面是你真正能看到的结果：

3.1 调研Agent输出：结构化、可验证、带来源标注

它没有输出大段文字，而是返回标准JSON，包含字段名、数值、说明和原始依据片段：

{ "competitors": [ { "name": "飞书", "meeting_features": { "join_method": "扫码/链接/日历一键加入", "screen_sharing": "支持全屏/应用/窗口级共享，含批注工具", "recording_storage": "云端自动保存30天，支持下载MP4", "ai_summary": "实时生成会议纪要，支持要点提取与待办识别", "max_participants": 1000 }, "source_excerpt": "飞书帮助中心-会议功能页（2025年1月更新）：'飞书会议支持最高1000人同时参会，录制文件默认保存于飞书云空间...'" }, { "name": "钉钉", "meeting_features": { "join_method": "DING消息直达、日程邀请、外部链接", "screen_sharing": "支持桌面/应用共享，无批注，仅主持人可操作", "recording_storage": "保存至钉钉云盘，永久有效", "ai_summary": "提供语音转文字基础版，高级纪要需开通专业版", "max_participants": 300 }, "source_excerpt": "钉钉官网-功能对比表（2024年12月）：'免费版会议支持300人，AI纪要功能为专业版独占...'" } ] }

亮点：

所有数据点都有对应来源片段，方便人工复核；
字段命名统一（如max_participants而非混用 “人数上限”“参会限制”），为下游Agent解析打下基础；
对模糊表述主动标注（如“高级纪要需开通专业版”），不强行编造。

3.2 设计Agent输出：PPT不是图片，而是可编辑的结构化文本

它没有调用任何图像生成模型，而是输出Markdown格式的PPT脚本，严格遵循5页结构：

# 面向CTO的会议功能技术对比报告 --- ## 第1页：背景与评估维度 - 本次聚焦三大协同平台的「在线会议」模块 - 评估维度：入会效率、协作深度、智能能力、扩展性 --- ## 第2页：核心能力横向对比（表格） | 功能项 | 飞书 | 钉钉 | 企业微信 | |----------------|--------------------|--------------------|------------------| | 入会方式 | 扫码/链接/日历 | DING/日程/链接 | 微信内直达/链接 | | 屏幕共享控制 | 全员可批注 | 仅主持人可操作 | 主持人+指定成员 | | 录制存储周期 | 云端30天 | 云盘永久 | 企业云365天 | ... ## 第5页：总结与建议 - 飞书在AI纪要与协作体验上领先 - 钉钉在基础稳定性与国内适配性占优 - 建议：短期试点飞书会议AI纪要，长期评估混合部署方案

亮点：

每页以---分隔，天然适配主流PPT工具导入（如Typora+插件可一键转PPTX）；
表格对齐工整，中文字符宽度统一，复制到Excel无错位；
第5页的“建议”不是泛泛而谈，而是承接前4页数据得出的具体动作。

3.3 撰稿Agent输出：一封真正能发出去的邮件

它读取PPT摘要后，生成的邮件正文如下（已脱敏）：

主题：关于飞书/钉钉/企业微信会议功能的技术对比简报（2025.01） 王总您好， 本周我们完成了对飞书、钉钉、企业微信在在线会议模块的专项技术评估，核心结论如下： 1. AI能力分层明显：飞书提供开箱即用的实时纪要与待办识别；钉钉需升级专业版；企业微信暂未开放API接入； 2. 协作体验差异显著：飞书支持全员批注式共享，钉钉仍以主持人单点控制为主； 3. 存储策略影响长期成本：钉钉云盘永久保存降低运维压力，飞书30天周期需配合定期归档。 附件为完整5页PPT，建议下周例会同步讨论落地路径。如需进一步测试某平台API集成细节，我可立即安排。 祝工作顺利， 张明 技术运营组

亮点：

称呼、落款、时间、附件提示全部符合职场邮件规范；
三点结论全部来自PPT第5页“总结与建议”，无新增信息，确保一致性；
最后一句“如需进一步测试……”是典型人类写作者的留口，体现主动性而非机械复述。

4. 为什么这次效果让人眼前一亮？

4.1 不是“更好”，而是“更准”：Agent分工带来确定性

很多AI工具的问题不在于能力弱，而在于“太想表现自己”。同一个模型既要理解需求、又要搜索资料、还要组织语言、最后排版美化——每一步都存在概率偏差，累积起来就是“看起来很厉害，但没法用”。

Clawdbot的解法很朴素：让每个Agent只做一件事，而且只做它被训练/设计好的那件事。

调研Agent的唯一KPI是“返回准确JSON”，它不写总结、不加评论、不猜测缺失数据；
设计Agent的唯一KPI是“生成合规Markdown”，它不解释为什么选这个模板、不插入额外案例；
撰稿Agent的唯一KPI是“生成可发送邮件”，它不补充技术细节、不添加表情符号、不改变原始结论。

这种“职责锁死”带来的不是炫技感，而是交付确定性——你知道每一步输出是什么格式、什么精度、什么边界。

4.2 不是“更快”，而是“更省心”：省掉的才是最大成本

有人会说：“2分17秒？我手动查官网+做PPT+写邮件，10分钟也够了。”
但真实成本不在这里。

手动查官网：你要打开3个网站，找对入口，过滤营销话术，识别技术参数，确认版本时效性；
做PPT：你要选模板、调字体、对齐表格、检查页数逻辑、避免术语错误；
写邮件：你要换语气（对CTO不能太随意）、补上下文（为什么突然做这个对比）、预留后续接口（“如需进一步测试”怎么写才得体）。

Clawdbot省掉的，是这些隐性决策成本。它不比你快10倍，但它把“要不要查这个参数”“这页放不放截图”“邮件开头用‘您好’还是‘Hi’”这些微小判断全部自动化了。而人在一天中做的这类微决策，累计消耗的认知资源远超想象。

4.3 不是“替代人”，而是“延伸人”：它暴露问题，而不是掩盖问题

最打动我的一个细节：当调研Agent发现某平台“AI纪要功能未在公开文档说明，无法确认是否支持”时，它没有编造答案，也没有跳过该字段，而是输出：

"ai_summary": "未在官方文档中明确说明，建议通过API文档或联系客服确认"

这恰恰是专业性的体现——真正的助手不该假装知道一切，而应清晰标出知识盲区，把关键决策权交还给人。Clawdbot + Qwen3:32B 的组合，第一次让我感觉它不是在“表演智能”，而是在“协助思考”。

5. 总结：当AI协作成为日常办公的“水电煤”

Clawdbot + Qwen3:32B 的这次端到端任务，没有生成惊艳的图片，没有写出诗一样的文案，甚至没有用上最前沿的多模态能力。但它完成了一件更实在的事：把一个跨步骤、需判断、有格式约束的真实办公任务，变成了单次输入、自动流转、结果可用的闭环。

它证明了两件事：
第一，多Agent的价值不在“数量”，而在“分工的颗粒度”——细到“谁负责查数据、谁负责写标题、谁负责定语气”，才能消除模糊地带；
第二，本地大模型的价值不在“参数量最大”，而在“响应稳定、上下文扎实、输出可控”——Qwen3:32B在32K上下文下的长程一致性，是整个流程不崩盘的底层保障。

如果你也在寻找一种方式，让AI真正嵌入日常工作流，而不是停留在“偶尔试试”的玩具阶段，那么这套组合值得你花20分钟部署、5分钟配置、然后认真观察它完成第一个任务时，那种“原来真的可以这样”的踏实感。