Qwen3-32B 本地部署实践：Clawdbot CLI 与 Web UI 双入口

此时，你已经拥有了：

• 一个带历史记录、支持 Markdown 渲染、可拖拽调整窗口大小的 Web 聊天页；
• 一个随时可用的本地 API 端点，兼容 OpenAI 格式，可直接对接 LangChain、LlamaIndex 等框架；
• 一个终端里的交互式聊天终端（下文详述）。

小贴士：如果你的 Ollama 运行在其他地址（比如远程服务器），用 --ollama-url http://192.168.1.100:11434 指定即可，Clawdbot 会自动代理所有请求，无需额外配置网关。

3. CLI 模式：像用 shell 一样和 Qwen3-32B 对话

很多人低估了命令行的价值——它不是'极客专属'，而是最可控、最可复现、最容易嵌入工作流的操作方式。Clawdbot 的 CLI 不是简单包装 curl，它提供了三类核心能力：即时交互、批处理、结构化输出。

3.1 即时聊天：告别复制粘贴，支持上下文延续

在终端输入：

clawdbot chat "用一句话解释量子纠缠，要求比喻通俗，面向初中生"

它会立刻返回：

就像一对魔法骰子——无论相隔多远，只要你掷出一个是'3'，另一个瞬间就是'3'，而且这个结果在你掷之前根本不确定，就像它们一直悄悄牵着手。

更关键的是，你可以开启持续会话模式：

clawdbot chat --interactive

进入后，每条输入都会自动带上前几轮对话作为上下文（默认保留最近 5 轮），支持：

• /clear 清空当前会话
• /export json 导出全部记录为 JSON 文件
• /model qwen3:32b 切换模型（未来支持多模型共存）

3.2 批处理：把一堆文本丢给 Qwen3-32B，让它批量干活

假设你有一份产品需求文档（requirements.txt），想让它逐条生成测试用例：

clawdbot batch \
  --input requirements.txt \
  --prompt "为以下功能需求生成 3 条边界测试用例，用 JSON 格式输出，字段包括：test_case_id, description, input, expected_output" \
  --output test_cases.json

Clawdbot 会自动分块发送（避免超长上下文）、合并响应、校验 JSON 格式，并保存结果。整个过程无需写一行 Python，也不用担心 token 截断。

3.3 脚本友好：标准输入/输出 + Exit Code 语义化

所有 CLI 命令都遵循 Unix 哲学：

• 成功时返回 0，失败返回非零码（如模型未加载返回 10，网络超时返回 12）；
• 结构化输出默认为 JSON（加 --raw 可切回纯文本）；
• 支持管道输入，例如：

echo "总结这篇论文的核心贡献" | clawdbot chat --file paper.pdf

这意味着你可以轻松把它集成进 CI 流程、自动化报告生成、甚至定时邮件摘要任务。

4. Web UI：不写代码，也能享受专业级 AI 对话体验

Clawdbot 的 Web 界面不是'为了有个 UI 而做 UI'。它解决的是真实协作中的三个痛点：多人共享难、上下文管理乱、结果复用低。打开 http://localhost:18789，你会看到一个极简但功能完整的聊天平台。

4.1 界面即所见：没有隐藏设置，关键功能一眼可见

• 左侧边栏：实时显示当前会话列表，点击即可切换；支持重命名、归档、删除；
• 主聊天区：消息按角色区分（你/模型），支持 Markdown 实时渲染、代码块高亮、图片内联显示（Qwen3-32B 暂不支持多模态，但为后续扩展预留接口）；
• 底部输入框：支持 Enter 发送、Shift+Enter 换行；右侧按钮可插入常用提示模板（如'润色文案''转为表格''生成 SQL'）；
• 顶部状态栏：显示当前模型名、响应延迟、显存占用（仅 Linux/macOS GPU 环境）。

4.2 真正的上下文感知：不只是'记住上一句'

很多 Web UI 声称支持上下文，实际只是把历史消息拼接发过去。Clawdbot 做了两层增强：

1. 智能截断策略：当对话过长时，自动保留最近 3 轮完整消息 + 最早 1 轮系统提示 + 关键摘要（由 Qwen3-32B 自己生成），而非粗暴丢弃开头；
2. 手动锚点标记：在任意消息旁点击「」图标，将其设为'锚点消息'，后续所有请求都会强制包含该段内容，适合固定角色设定（如'你是一名资深 UX 设计师'）。

4.3 结果即资产：一键导出、分享、再利用

每条回复右下角都有三个小图标：

• 下载为 TXT/MD/JSON，含时间戳和完整上下文；
• 复制当前会话链接（如 http://localhost:18789/s/abc123），发给同事即可打开同一体验（链接仅本地有效，无云同步风险）；
• ➕ 添加到'知识库'：将优质问答对保存为结构化条目，未来可通过关键词检索复用（离线 SQLite 存储，无外部依赖）。

5. 架构透明：它怎么做到'既轻量又可靠'？

Clawdbot 没有黑盒。它的整个通信链路清晰、可验证、可调试。理解这层设计，能帮你更放心地把它用进生产环节。

5.1 请求流转图：从浏览器到 Qwen3-32B，只有 4 跳

[Browser] ↓ HTTPS (localhost:18789) [Clawdbot Web Server] ←→ [Clawdbot Proxy Layer] ↓ HTTP (localhost:18790) [Clawdbot API Gateway] ↓ HTTP (http://127.0.0.1:11434/api/chat) [Ollama Server] ↓ GPU/CPU inference [Qwen3-32B model]

关键设计点：

• 零中间存储：所有请求实时透传，Clawdbot 不缓存原始输入/输出（日志仅记录元数据如耗时、状态码）；
• 端口隔离明确：Web UI（18789）与 API（18790）物理分离，便于 Nginx 反向代理或防火墙策略；
• 网关层做协议转换：Ollama 原生 API 不完全兼容 OpenAI 格式，Clawdbot 在 18790 端口自动完成字段映射（如 messages → messages，max_tokens → options.num_predict），LangChain 项目无需修改一行代码。

5.2 内部代理机制：为什么是 8080→18789，而不是直连？

你可能注意到文档里提到'内部代理进行 8080 端口转发到 18789 网关'。这是 Clawdbot 为兼容老旧环境预留的备用路径——

• 默认模式：Clawdbot 内置 HTTP 服务器，直接监听 18789；
• 兼容模式：当你已有 Nginx/Apache 运行在 8080，可启用代理模式：clawdbot start --proxy-mode --port 8080，此时 Clawdbot 退化为纯代理进程，将 /api/* 路径转发至自身 18790 端口，静态资源由 Nginx 托管。

这种设计让你无需改动现有基础设施，就能把 Qwen3-32B 接入企业内网统一门户。

6. 实战建议：这样用，效率翻倍

Clawdbot 不是'玩具'，而是可以嵌入日常工作的生产力杠杆。结合我们团队 3 个月的真实使用，总结出三条高价值实践：

6.1 把 CLI 变成你的'AI 快捷键'

在 Shell 配置文件（.zshrc 或 .bashrc）中添加别名：

# 快速润色邮件
alias ai-email='clawdbot chat --prompt "润色以下邮件，保持礼貌专业，控制在 150 字内："'

# 生成 Git 提交信息
alias ai-commit='git diff --staged | clawdbot chat --prompt "根据代码变更，生成符合 Conventional Commits 规范的英文 commit message，只输出 message 本身，不要解释："'

# 查看模型当前状态
alias ai-status='clawdbot status'

每天节省的 10 次复制粘贴，一个月就是 3 小时。

6.2 Web UI 用于跨职能协作

产品同学用 Web UI 整理 PRD 要点 → 导出为 Markdown → 发给开发； 运营同学用它批量生成 100 条小红书标题 → 复制到 Excel 筛选 → A/B 测试； 设计师用它解析 Figma 插件报错日志 → 快速定位问题模块。

关键是：所有人用同一个 URL，同一套操作，无需培训。

6.3 安全底线：永远知道数据在哪

• 所有通信走 localhost，不走公网 IP，Wireshark 抓包也看不到明文请求体；
• 模型权重文件始终在 Ollama 本地目录（~/.ollama/models/），Clawdbot 无权读写；
• Web UI 的 Session 数据存在浏览器 Local Storage，关闭标签页即清除；
• CLI 导出的 JSON 文件默认不含系统提示词（除非显式加 --include-system-prompt）。

你可以放心把它用在客户材料初稿、竞品分析草稿、内部会议纪要等敏感场景。

7. 总结：Qwen3-32B 不该是'部署成功就结束'的项目

Clawdbot 的价值，不在于它多炫酷，而在于它把一个 32B 参数的大模型，还原成了一个触手可及的工具——就像你不会说'我今天成功部署了 VS Code'，而是直接打开它写代码。

它用 CLI 守住工程师的控制权，用 Web UI 打开非技术角色的使用门，用清晰的代理架构保障可维护性。没有抽象层套抽象层，没有'必须配合 XX 平台才能用'的捆绑，只有一条干净的路径： 下载 → 启动 → 开始对话。

如果你已经拥有 Qwen3-32B，Clawdbot 是让它真正活起来的最后一步； 如果你还在犹豫要不要部署，它可能是降低决策门槛的最佳起点。

现在就打开终端，输入那条命令吧。真正的 AI 工作流，从不需要等待。