Clawdbot+Qwen3:32B入门指南：Web UI控制台功能全景图——Agent管理、日志查看、性能监控-育师

Clawdbot+Qwen3:32B入门指南：Web UI控制台功能全景图——Agent管理、日志查看、性能监控

1. 为什么你需要这个组合：Clawdbot不是另一个聊天界面

你可能已经用过不少AI工具，但Clawdbot+Qwen3:32B的组合有点不一样。它不只让你“和大模型聊聊天”，而是给你一个真正能管住AI代理的操作台——就像给自动驾驶汽车装上仪表盘、油门踏板和故障诊断仪。

Clawdbot 是一个统一的AI 代理网关与管理平台，它的核心任务很实在：让开发者能构建、部署、调试、监控自主运行的AI代理，而不是每次都要写一堆胶水代码、手动拉起服务、翻日志查错误、靠猜来判断为什么代理卡在了第三步。

它整合了 Qwen3:32B 这个参数量扎实、中文理解强、长上下文（32K）的本地大模型，通过 Ollama 提供稳定 API 接入，再把所有能力封装进一个干净的 Web 控制台里。你不需要懂 Docker 网络配置，也不用改 config.yaml 十次才能让模型跑起来——打开浏览器，填对 token，点几下鼠标，就能看到你的 AI 代理在后台稳稳运行。

这不是“又一个前端界面”，而是一个面向工程落地的代理操作系统。下面我们就从零开始，带你走一遍真实可用的全流程。

2. 第一次访问：绕过“未授权”提示的实操路径

刚启动 Clawdbot 服务后，你大概率会遇到这个弹窗：

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，而是 Clawdbot 的安全机制在打招呼。它默认要求带身份凭证访问，防止未授权用户随意操作你的代理系统。

2.1 三步搞定 token 访问

你看到的初始链接长这样：

https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/chat?session=main

它包含两个关键信息：

域名部分gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net是你的专属服务地址
路径/chat?session=main是前端聊天页，但不是控制台入口

要进入 Web UI 控制台，只需做三件事：

删掉/chat?session=main
在域名后直接加?token=csdn
回车访问新链接

最终正确的 URL 是：

https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/?token=csdn

这个链接会直接打开完整的 Web 控制台首页，包含左侧导航栏、顶部状态栏、中央工作区三大模块。

2.2 后续访问更简单：控制台快捷方式已就位

一旦你用带 token 的链接成功登录过一次，Clawdbot 就会在浏览器中记住你的会话。之后你完全不用再拼 URL——点击页面右上角的「控制台」按钮，或直接访问https://your-domain.com/（不带任何参数），系统会自动跳转到已认证的控制台主页。

这个设计很务实：第一次设好门槛，后面就轻装上阵。你不会因为忘了 token 而反复中断工作流。

3. 控制台全景导览：四个核心功能区一目了然

进入控制台后，你会看到一个清晰的三栏布局：左侧是功能导航，顶部是全局状态，中央是主工作区。我们按使用频率和重要性，把核心功能划分为四大区域。

3.1 Agent 管理中心：你的代理“人事部”

这里是你创建、启停、编辑、删除所有 AI 代理的地方。每个代理不是一段代码，而是一个有名字、有状态、有配置、有生命周期的“数字员工”。

新建代理：点击「+ New Agent」，填写名称（如customer-support-bot）、选择模型（默认qwen3:32b）、设定系统提示词（比如“你是一家电商客服，语气友好，不主动推荐商品”）、绑定工具（可选调用天气 API 或知识库检索）
状态看板：每个代理卡片上实时显示：
- Running / ❌ Stopped
- 最近 5 分钟请求量
- ⏱ 平均响应延迟（毫秒）
- 当前活跃会话数
一键操作：悬停卡片即可看到「启动」「停止」「编辑」「删除」按钮，无需跳转页面

小技巧：你可以同时运行多个代理，比如一个处理售前咨询，一个负责订单查询，一个专攻退货政策——它们共享同一个 Qwen3:32B 模型实例，但拥有各自独立的提示词、记忆和工具权限。

3.2 日志查看器：不是满屏滚动，而是可过滤、可搜索的“代理日记”

日志不是用来“等出错再翻”的，而是帮你理解代理行为逻辑的日常工具。Clawdbot 的日志面板做了三件关键事：

按层级分类：INFO（正常流程）、WARN（潜在风险，如 token 即将耗尽）、ERROR（执行失败，如工具调用超时）
按代理筛选：左侧下拉菜单可单独查看某一个代理的日志流，避免被其他代理日志淹没
支持关键词搜索：输入order_id=或refund，立刻定位相关对话链路

每条日志包含：时间戳、代理 ID、会话 ID、输入内容（用户提问）、模型输出（AI 回复）、调用工具（如有）、耗时（ms）。你甚至能看到 Qwen3:32B 在处理长文本时，是如何分 chunk 处理 32K 上下文的。

3.3 性能监控面板：不只是“CPU 占用率”，而是代理健康度体检表

这个面板不展示原始指标，而是翻译成你关心的问题：

模型是否扛得住？
→ 显示qwen3:32b实例的 GPU 显存占用（%）、推理延迟 P95（95% 请求耗时 ≤ X ms）、每秒请求数（RPS）
代理是否太忙？
→ “排队请求数”曲线图，如果持续高于 3，说明该代理需要扩容或优化提示词减少重试
有没有悄悄失败？
→ 「失败率趋势」折线图，自动标出异常波动点（比如某次更新提示词后失败率从 0.2% 飙升至 12%）

所有图表都支持拖拽缩放、悬停查看明细、导出为 PNG。你不需要打开nvidia-smi或htop，一切就在浏览器里。

3.4 工具与扩展中心：让代理“长出双手”的地方

Qwen3:32B 本身是个强大语言模型，但它不能直接查数据库、发邮件、调用企业内部 API。Clawdbot 的扩展系统就是它的“外接设备接口”。

内置工具：HTTP 请求、JSON 解析、日期计算、基础数学运算，开箱即用
自定义工具：上传 Python 脚本（如get_inventory.py），填写描述（“查询指定 SKU 的实时库存”），Clawdbot 自动解析函数签名并生成 OpenAPI 描述，Qwen3:32B 就能像调用原生函数一样使用它
工具启用开关：每个代理可独立勾选启用哪些工具，避免客服代理误触财务接口

你不需要改一行模型代码，只要在控制台点几下，就能让一个纯文本模型，变成能查库存、能读表格、能生成 PDF 报告的业务助手。

4. 模型配置详解：为什么是 qwen3:32b，以及怎么让它更好用

Clawdbot 默认集成了qwen3:32b，但它不是“固定死”的。你可以在控制台的「模型设置」里看到完整配置：

"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 } } ] }

这段配置透露出几个关键事实：

它走的是标准 OpenAI 兼容 API：意味着你现有的 prompt 工程、streaming 处理逻辑、token 统计方式，几乎不用改就能迁移过来
32K 上下文不是摆设：contextWindow: 32000 表示它真能塞下一份 20 页的产品文档 + 用户历史对话 + 当前问题，这对需要强背景理解的客服、法务、技术支援场景至关重要
显存吃紧是现实：正如文档提醒，“qwen3:32b 在 24G 显存上的整体体验不是特别好”。我们在实测中发现：
- 启动加载需约 22G 显存
- 连续高并发（>5 RPS）时，延迟会从 800ms 涨到 2500ms+，偶尔触发 OOM
- 解决方案不是换模型，而是调参：在代理配置里把maxTokens从 4096 降到 2048，把temperature从 0.7 降到 0.3，能显著提升稳定性，且对回答质量影响极小

实战建议：如果你的业务对响应速度敏感（如实时客服），建议优先保障单请求低延迟，而非追求单次输出超长文本。Qwen3:32B 的强项在于“理解深”，不在“写得长”。

5. 从零启动：三行命令完成本地部署闭环

Clawdbot 的设计理念是“最小启动成本”。你不需要配环境、装依赖、改端口，只要确保 Ollama 已运行，就能快速拉起整套系统。

5.1 前置条件检查

确认以下两项已就绪：

Ollama 正在运行（终端执行ollama list应看到qwen3:32b在列表中）
本地防火墙允许 3000 端口（Clawdbot 默认 Web UI 端口）

5.2 启动三步走

# 1. 启动 Clawdbot 网关服务（自动连接本地 Ollama） clawdbot onboard # 2. （可选）指定模型源（如果 Ollama 不在默认地址） clawdbot onboard --ollama-url http://host.docker.internal:11434 # 3. 打开浏览器，访问带 token 的控制台地址 open https://localhost:3000/?token=csdn

clawdbot onboard命令会自动完成：