Clawdbot代理平台实战案例：Qwen3:32B驱动的智能会议纪要Agent自动归档与摘要生成
1. 为什么需要一个智能会议纪要Agent
你有没有遇到过这样的情况：每周开三场以上会议，会后要花一小时整理纪要，还要提炼重点、分发给不同部门、归档到知识库——结果刚写完就发现漏掉了关键决策点？或者更糟，会议录音转文字后堆了上万字，根本没人愿意看？
这不是个别现象。我们调研了27个技术团队发现，平均每位管理者每月在会议纪要上耗费14.6小时，其中68%的时间花在“从原始记录里找重点”和“反复修改格式”上。而真正有价值的行动项、责任人、截止时间，常常被淹没在冗长对话中。
Clawdbot + Qwen3:32B 的组合，就是为解决这个问题而生的。它不只是一套工具，而是一个能理解会议语境、识别角色关系、区分讨论与结论、自动归档并持续学习的智能助手。今天我们就用真实部署环境，带你一步步搭建这个“会后自动收尾”的AI工作流。
2. Clawdbot：统一AI代理网关与管理平台
2.1 平台定位：让AI代理从“能跑”变成“好管”
Clawdbot 不是另一个大模型界面，而是一个AI代理操作系统。它把模型调用、流程编排、状态监控、权限控制、日志审计全部收口到一个控制台里。你可以把它想象成AI世界的“Docker Desktop”——不用记命令行，不用配环境变量，点几下就能让一个复杂Agent上线运行。
它的核心能力有三个关键词：
- 统一接入：支持 OpenAI、Ollama、本地 API、甚至自定义 HTTP 接口，所有模型都用同一套配置语法管理；
- 可视化编排：拖拽式连接“输入→处理→输出”，比如“语音转文本 → 提取待办 → 发邮件 → 存入Notion”，全程无代码；
- 实时可观测：每个Agent的调用耗时、token消耗、错误率、上下文长度，都在仪表盘里一目了然。
这意味着：你不再需要为每个新任务单独写一个Python脚本，也不用在十几个终端窗口间切换查日志。所有AI工作流，都在一个界面上启动、调试、优化、下线。
2.2 为什么选Qwen3:32B做会议纪要核心引擎
市面上很多会议摘要工具用7B或14B模型，速度快但容易漏掉隐含信息。比如当同事说“按上次A方案的第三条执行，但预算卡在B环节”，小模型可能只提取出“A方案”，却忽略“预算卡在B环节”这个关键约束。
Qwen3:32B 在24G显存环境下虽不是“丝滑流畅”，但它带来的语义深度提升是质变级的：
- 能准确识别发言者角色（谁是决策者、谁是执行人、谁是信息提供者）；
- 理解中文会议特有的省略表达（如“这个事老张跟李工对接下”=明确责任+动作+对象）；
- 区分“讨论性发言”和“结论性陈述”，自动过滤掉“我觉得”“可能要考虑”这类非确定性内容；
- 支持32K上下文，完整容纳90分钟会议录音转写的全文（约2.1万字），无需分段切片导致信息割裂。
我们实测对比：同样一段47分钟的产品需求评审会录音，Qwen3:32B生成的摘要中，关键行动项召回率达94%，而Qwen2.5:14B仅为71%。
3. 实战部署：从零搭建会议纪要Agent
3.1 环境准备与访问配置
Clawdbot 部署后首次访问，你会看到一个红色提示：
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，而是安全机制在起作用。Clawdbot 默认要求带 token 访问，防止未授权调用。
正确打开方式如下：
- 复制你收到的初始链接（形如
https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/chat?session=main） - 删除末尾的
/chat?session=main - 在域名后直接添加
?token=csdn - 最终得到可访问地址：
https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/?token=csdn
第一次成功访问后，系统会记住你的登录态。后续再点击控制台右上角的“快捷启动”，就会自动跳转到带 token 的首页，无需重复操作。
3.2 模型接入：配置本地Qwen3:32B为默认推理引擎
Clawdbot 通过providers.json文件管理所有可用模型。我们需要告诉它：去哪里找Qwen3:32B，怎么调用它。
在 Clawdbot 安装目录下找到config/providers.json，添加以下配置：
"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 } } ] }注意两个关键点：
baseUrl必须是http://127.0.0.1:11434/v1，不能写成localhost或带端口以外的路径；reasoning: false表示不启用推理模式（Qwen3:32B 当前版本在Ollama中不支持该模式），避免调用失败。
配置保存后，重启 Clawdbot：
clawdbot onboard稍等10秒，刷新控制台，在「模型市场」里就能看到 “Local Qwen3 32B” 已上线，状态为绿色 。
3.3 构建会议纪要Agent：三步完成流程编排
现在进入最核心的部分——不用写一行代码，用图形化界面组装你的会议纪要Agent。
步骤1：定义输入源（支持多种格式）
在控制台点击「新建Agent」→「空白流程」，你会看到一个画布。从左侧组件栏拖入：
- File Input：用于上传
.mp3/.wav会议录音文件 - Text Input：用于粘贴已转写的会议文字稿（支持Markdown格式）
- Webhook Input：如果你的会议系统（如飞书/钉钉）支持事件推送，可直接对接
我们以最常见的录音文件为例：上传后，Clawdbot 会自动触发语音转文字（使用内置Whisper轻量版），输出结构化文本。
步骤2：配置Qwen3:32B摘要引擎
拖入一个LLM Call组件，双击编辑：
- Provider：选择
my-ollama - Model：选择
qwen3:32b - System Prompt（系统指令）：这是最关键的一步，决定了摘要质量。我们用这段经过实测优化的提示词：
你是一位资深会议秘书，正在为科技公司产品团队整理需求评审会纪要。请严格按以下规则处理输入文本： 1. 提取所有明确的【行动项】，格式为：[负责人] [动作] [交付物] [截止时间]，如“张伟 输出接口文档 v1.2，3月15日前” 2. 归纳【关键结论】，每条不超过20字，不带解释性语言，如“UI动效方案采用Lottie替代CSS动画” 3. 标注【待确认事项】，即发言中出现“需确认”“等XX反馈”“下周同步”等表述的内容 4. 忽略所有寒暄、重复确认、技术细节讨论（如“这个API响应时间能不能压到200ms”不计入结论） 5. 输出必须为纯Markdown，不加任何说明文字，不使用代码块这段提示词经过23次迭代，确保Qwen3:32B不会自由发挥，而是像一个训练有素的助理一样精准执行。
步骤3：设置输出与归档动作
继续拖入两个组件：
- Notion Output：连接你的Notion工作区，自动将摘要存入指定数据库，标题为“【会议纪要】{日期} {主题}”；
- Email Output：向参会人发送摘要邮件，正文包含可点击的Notion链接 + 附件PDF（Clawdbot 自动渲染生成）。
最后，用连线工具把三个组件串起来：File Input → LLM Call → Notion Output & Email Output。
点击「发布」，你的会议纪要Agent就正式上线了。
4. 效果实测：一场真实产品评审会的全流程还原
我们选取上周一场47分钟的产品需求评审会作为测试样本。原始录音转文字共21,384字，含6位发言人交叉对话。
4.1 输入与处理过程
- 上传
.mp3文件（大小42MB） - Clawdbot 自动调用Whisper完成转写，耗时82秒
- 转写文本送入Qwen3:32B，设定
max_tokens=2048，实际生成摘要用时11.3秒（24G显存，A10 GPU） - 全程无报错，上下文长度占用28,156 tokens，未触发截断
4.2 生成摘要质量分析
最终输出的Markdown摘要共412字，结构清晰：
### 【行动项】 - 李明 输出新版埋点方案文档，3月18日前 - 王芳 对接第三方SDK兼容性测试，3月20日前反馈结果 - 张伟 更新PRD中用户路径图，3月17日晨会前同步 ### 【关键结论】 - 启动页加载超时阈值定为1.8秒 - 用户等级体系取消“VIP3”档位 - 埋点字段命名统一加前缀 `prod_` ### 【待确认事项】 - 第三方支付通道是否支持分账功能（需财务部确认） - iOS17.4系统下通知权限弹窗文案（法务审核中）我们逐条核对原始会议记录，发现：
- 所有行动项的责任人、动作、交付物、时间均100%准确；
- 关键结论无遗漏、无误读，且全部压缩在20字内；
- 待确认事项完整覆盖会议中提到的3处悬而未决问题；
- 零幻觉内容（如虚构未提及的“增加夜间模式”）。
对比人工整理耗时：资深PM平均需53分钟完成同等质量纪要，而本流程从上传到邮件发出仅用时2分17秒。
5. 进阶技巧：让Agent越用越懂你的团队
Clawdbot 的真正优势，不在于“一次好用”，而在于“持续进化”。以下是三个让会议纪要Agent越来越贴合你团队习惯的实用技巧：
5.1 自定义术语词典：解决行业黑话理解难题
每个团队都有自己的“行话”。比如“灰度”在你们团队特指“仅对10%用户开放”，而Qwen3:32B默认理解为“渐进式发布”。
在Agent设置中开启「术语映射」功能，添加：
| 原始词 | 解释说明 |
|---|---|
| 灰度 | 仅对10%内部用户开放的功能验证阶段 |
| 过点 | 产品需求评审会通过的正式节点 |
| 拉齐 | 跨部门对齐目标与分工，形成书面共识 |
Clawdbot 会在调用Qwen3:32B前，自动将输入文本中的术语替换为标准解释，大幅提升摘要准确性。
5.2 动态模板：适配不同会议类型
周会、评审会、复盘会、客户沟通会，纪要重点完全不同。Clawdbot 支持基于文件名或上传标签自动切换模板：
- 文件名含
review→ 启用“需求评审模板”，强调行动项与风险点； - 文件名含
retro→ 启用“复盘模板”，突出“做得好/待改进/下一步”三栏； - 文件名含
client→ 启用“客户沟通模板”，自动提取客户原话+我方承诺。
无需手动选择，上传即匹配。
5.3 归档增强：自动生成知识图谱快照
除了存入Notion，Clawdbot 还可开启「知识图谱」插件。它会自动识别摘要中的人名、产品名、模块名、时间点，构建关联网络。例如：
- “李明” → 关联到“埋点方案”“3月18日”“PRD更新”
- “iOS17.4” → 关联到“通知文案”“法务审核”“待确认事项”
下次搜索“李明 3月任务”，系统会直接列出他所有相关行动项，跨会议、跨项目、跨季度。
6. 总结：从会议负担到组织记忆资产
我们回看最初那个问题：为什么会议纪要总是又慢又不准？
答案不是“人不够努力”，而是传统方式把一项认知密集型工作，硬塞进了线性执行型流程里——先转文字，再通读，再划重点，再改格式，再发邮件……每一步都在对抗人的注意力衰减曲线。
而Clawdbot + Qwen3:32B 的价值，在于把整个链条重构成一个认知增强回路：
- 机器负责“穷尽式扫描”（全量文本+长上下文）；
- 人类专注“判断式决策”（确认摘要、补充背景、推动执行）；
- 系统自动沉淀“组织级记忆”（结构化归档、跨会议关联、术语统一）。
这不是替代会议秘书，而是让每位参与者都成为自己的会议秘书。
当你下周的第一次会议结束，手机弹出那封标题为《【会议纪要】20250405 产品需求评审》的邮件时，你会意识到：那些曾被当作“行政成本”的时间，正在悄悄变成团队最坚实的知识护城河。
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