Clawdbot+Qwen3:32B快速上手：使用Postman调用/clawdbot/v1/chat接口完成Agent任务编排-开发者社区

Clawdbot+Qwen3:32B快速上手：使用Postman调用/clawdbot/v1/chat接口完成Agent任务编排

1. 为什么需要Clawdbot这样的AI代理网关

你有没有遇到过这样的情况：手头有好几个大模型，有的跑在本地Ollama上，有的部署在云服务器，还有的是API服务；每次想让它们协作完成一个复杂任务——比如先分析用户问题、再查数据库、最后生成报告——就得手动写一堆胶水代码，调试接口、处理错误、管理会话状态……光是配置就耗掉半天时间。

Clawdbot就是为解决这个问题而生的。它不是一个新模型，而是一个统一的AI代理网关与管理平台，像一个智能调度中心，把不同来源的AI能力（包括你本地跑的qwen3:32b）组织起来，让你不用碰底层HTTP细节，就能快速搭建出能自主思考、分步执行、带记忆和工具调用的AI代理。

它不替代模型，而是放大模型的价值：你专注设计Agent的“大脑逻辑”，它负责搞定“手脚协调”——模型路由、会话管理、工具集成、日志追踪、权限控制。尤其当你已经有一台装好Ollama并运行着qwen3:32b的机器时，Clawdbot就像给这台引擎装上了方向盘和仪表盘，让强大算力真正变成可编排、可观察、可复用的生产力。

2. 环境准备：启动Clawdbot并连接本地Qwen3:32B

2.1 启动网关服务

Clawdbot以轻量级服务形式运行，启动非常简单。确保你的机器已安装Docker（Clawdbot默认通过容器运行），然后在终端中执行：

clawdbot onboard

这条命令会自动拉取镜像、创建网络、启动核心服务，并输出类似如下的访问地址：

Gateway started at http://localhost:3000 Dashboard available at https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/chat?session=main

注意：这个带/chat?session=main的URL只是初始入口，不能直接访问——它会提示“unauthorized: gateway token missing”。

2.2 解决Token缺失问题（关键一步）

这是新手最容易卡住的地方。Clawdbot采用基于Token的轻量认证机制，首次访问需携带有效token。

你只需三步改造URL：

原始URL（会报错）：
https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/chat?session=main
删掉/chat?session=main，只保留基础域名：
https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net
加上?token=csdn参数（这是CSDN环境预置的默认token）：
https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/?token=csdn

打开这个最终URL，你将看到Clawdbot控制台首页。此时系统已识别token，后续所有操作（包括Postman调用）都将被授权。更重要的是：第一次成功访问后，控制台右上角会出现快捷入口按钮，以后点一下就能直达，无需再拼URL。

2.3 验证Qwen3:32B是否就绪

Clawdbot默认已预配置Ollama作为后端模型提供方。要确认qwen3:32b已正确接入，进入控制台 → 左侧菜单点击"Models"→ 查看名为my-ollama的提供商。

你会看到它的配置详情，其中明确列出了支持的模型：

{ "id": "qwen3:32b", "name": "Local Qwen3 32B", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 32000, "maxTokens": 4096 }

这说明Clawdbot已成功发现你本地Ollama中运行的qwen3:32b模型，并将其纳入可用资源池。此时，它已准备好接收来自/clawdbot/v1/chat接口的请求，执行Agent级别的任务编排。

3. 核心实践：用Postman调用/clawdbot/v1/chat完成Agent任务

3.1 接口概览与调用前提

/clawdbot/v1/chat是Clawdbot对外暴露的核心Agent执行接口。它不是简单的文本补全API，而是专为多步骤、带工具调用、有状态的AI代理任务设计的。你可以把它理解成“向一个AI同事下达完整工作指令”的入口。

调用前请确认：

Clawdbot服务正在运行（clawdbot onboard后无报错）
本地Ollama中qwen3:32b模型已加载（执行ollama list应能看到该模型）
你已通过带token的URL成功访问过控制台（完成认证初始化）

3.2 Postman配置详解（零配置起步）

我们用最直观的方式演示——不需要写一行代码，全靠Postman图形界面操作。

第一步：新建请求

打开Postman → 点击左上角"New"→ 选择"Request"
命名请求为Clawdbot Qwen3 Agent Call，保存到任意文件夹

第二步：设置请求方法与URL

方法选择：POST
URL填写：http://localhost:3000/clawdbot/v1/chat
（注意：这里用localhost:3000，不是前面那个长域名。Clawdbot网关默认监听此端口，供内部/本地调用）

第三步：配置Headers（关键！）点击"Headers"标签页，添加两行：

Key	Value
`Content-Type`	`application/json`
`Authorization`	`Bearer csdn`

Authorization头中的csdn就是你的访问凭证，与之前URL里的token一致。Clawdbot同时支持URL参数和Header两种认证方式，但Header更规范、更安全。

第四步：构造请求体（Body）点击"Body"标签页 → 选择"raw"→ 左侧下拉选"JSON"

粘贴以下JSON内容（这是一个典型的Agent任务：分析用户输入、搜索知识库、生成摘要）：

{ "model": "qwen3:32b", "messages": [ { "role": "user", "content": "请帮我总结这篇技术文档的核心要点，并用中文分条列出。文档内容：'Clawdbot是一个AI代理网关平台，它整合了多种大模型，支持通过自然语言指令触发工具调用。其核心能力包括会话管理、模型路由、插件扩展和实时监控。'" } ], "tools": [ { "type": "function", "function": { "name": "summarize_text", "description": "对长文本进行结构化摘要，提取关键信息", "parameters": { "type": "object", "properties": { "text": { "type": "string", "description": "待摘要的原文" } }, "required": ["text"] } } } ], "tool_choice": "auto" }

这段JSON包含了Agent任务的全部要素：

model: 指定使用qwen3:32b模型
messages: 用户指令（清晰、具体、带上下文）
tools: 声明可用的工具函数（此处模拟一个摘要工具）
tool_choice: 设为auto，表示由qwen3:32b自主判断是否需要调用工具及调用哪个

3.3 发送请求并解读响应

点击右上角"Send"按钮。

如果一切正常，你将收到一个结构清晰的JSON响应，类似这样：

{ "id": "chat_abc123", "object": "chat.completion", "created": 1738012345, "model": "qwen3:32b", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": null, "tool_calls": [ { "id": "call_xyz789", "type": "function", "function": { "name": "summarize_text", "arguments": "{\"text\":\"Clawdbot是一个AI代理网关平台...\"}" } } ] }, "finish_reason": "tool_calls" } ], "usage": { "prompt_tokens": 128, "completion_tokens": 15, "total_tokens": 143 } }

重点看finish_reason和tool_calls字段：

finish_reason: "tool_calls"表示qwen3:32b没有直接生成答案，而是主动决定调用summarize_text工具来完成任务。
tool_calls里包含了调用ID和传入的参数，说明Agent已成功将任务分解为“调用工具”这一步。

这就是Agent任务编排的核心价值：模型不再只是被动回答，而是能主动规划、选择工具、分步执行。后续你只需实现summarize_text这个函数（比如用Python写个摘要算法），再将结果回传给Clawdbot，整个流程就闭环了。

4. 实用技巧与避坑指南

4.1 如何让qwen3:32b在24G显存上跑得更稳

官方文档提到：“qwen3:32b在24G显存上的整体体验不是特别好”。这是事实——32B模型本身参数量巨大，推理时对显存带宽和容量要求高。但我们可以通过几个小调整显著改善体验：

降低max_tokens输出长度：在请求体中显式指定"max_tokens": 2048（默认4096）。多数Agent任务不需要超长输出，减半能大幅降低显存峰值。
启用stream: true流式响应：在Body中加入"stream": true。Clawdbot会分块返回token，避免前端长时间等待，也减轻GPU显存压力。
关闭不必要的功能：如果任务不涉及多轮对话，去掉messages历史记录，只留当前轮次；若无需工具调用，直接移除tools字段，让模型走纯文本路径。

这些调整不是牺牲能力，而是让大模型在有限资源下更专注、更高效地完成核心任务。

4.2 调试Agent行为的三个实用方法

当Agent返回结果不符合预期时，别急着改模型，先用这些方法定位问题：

查看Clawdbot控制台日志
进入控制台 → 点击顶部"Logs"标签页 → 切换到"Gateway"或"Model"分类。这里会实时打印每条请求的完整输入、模型选择、工具调用决策、耗时等。比Postman的响应更详细。
强制指定模型行为（调试模式）
在请求Body中加入"temperature": 0.1（降低随机性）和"top_p": 0.9（提高确定性）。这能让qwen3:32b在调试阶段给出更稳定、可复现的输出，方便你验证逻辑。
用/clawdbot/v1/models接口探查模型能力
在Postman中新建一个GET请求，URL为http://localhost:3000/clawdbot/v1/models。它会返回所有已注册模型的详细能力清单，包括是否支持tool_choice、最大上下文长度等。确认qwen3:32b的"tool_choice": "auto"是否为true，这是Agent编排的前提。

4.3 从Postman到生产：平滑过渡建议

Postman是绝佳的学习和调试工具，但上线后你需要更可靠的调用方式。这里提供两条轻量级路径：

脚本化调用（推荐给开发者）
将Postman中的请求导出为Python代码（Postman右上角 →"Code"→ 选择"Python - Requests"），稍作封装即可嵌入你的业务系统。Clawdbot的API设计完全兼容OpenAI标准，迁移成本极低。
前端直连（适合内部工具）
如果你的前端应用与Clawdbot同域（或已配置CORS），可直接用fetch调用/clawdbot/v1/chat。记得在Headers中带上Authorization: Bearer csdn，并处理好跨域和错误重试。

记住：Clawdbot的设计哲学是“渐进式增强”。你可以今天只用它跑一个qwen3:32b的简单问答，明天再接入第二个模型做对比，后天加上数据库插件——每一步都无需重构，只需在配置里点几下。

5. 总结：你刚刚完成了什么

你已经亲手完成了Clawdbot + qwen3:32b的端到端打通。这不是一次简单的API调用，而是迈出了构建自主AI代理的关键一步：

你学会了如何绕过初始访问陷阱，用正确的token格式解锁Clawdbot全部能力；
你用Postman这个零代码工具，直观地发起了一个具备“规划-决策-调用”能力的Agent请求；
你看到了qwen3:32b如何主动识别任务需求，并生成结构化的工具调用指令，而不是泛泛而谈；
你掌握了在有限硬件资源下优化大模型体验的实用技巧，让32B模型真正为你所用。

Clawdbot的价值，不在于它多炫酷，而在于它把复杂的AI工程，变成了像配置路由器一样简单的事情。当你下次需要让AI自动整理会议纪要、分析销售数据、或者生成产品原型图时，你不再需要从零写调度逻辑——你只需要在Clawdbot里定义好工具，然后像今天这样，发一个JSON请求，剩下的，交给qwen3:32b和Clawdbot去协同完成。

真正的生产力革命，往往始于这样一个小小的、可重复的、五分钟就能跑通的请求。