Clawdbot惊艳作品：Qwen3:32B驱动的AI架构师代理——微服务拆分建议+接口契约生成-平芜编程栈

Clawdbot惊艳作品：Qwen3:32B驱动的AI架构师代理——微服务拆分建议+接口契约生成

1. 这不是普通聊天机器人，而是一位能写架构文档的AI同事

你有没有遇到过这样的场景：团队正在把一个单体系统改造成微服务，大家围在白板前争论“用户模块该不该拆出来”“订单和库存要不要合并部署”，争论两小时，文档还没动一笔。或者刚写完接口定义，前端同事说“这个字段命名不一致”，后端又回“那是你没看清楚文档里的注释”。

Clawdbot 正是为这类真实痛点而生的。它不是一个泛泛而谈的AI助手，而是一个被深度调教过的AI架构师代理——背后由 Qwen3:32B 大模型驱动，专精于软件架构设计与API工程实践。它不只会说“微服务好”，而是能基于你提供的代码结构、业务描述甚至一段旧系统日志，给出可落地的拆分路径、边界划分建议，并自动生成符合 OpenAPI 3.0 规范的接口契约文档。

这不是概念演示，也不是玩具项目。在实际测试中，我们给它输入了一个包含 12 个 Spring Boot 模块的电商后台代码目录树和一份模糊的业务需求说明（约300字），它在47秒内输出了：

5个候选微服务边界（含聚合根识别与上下文映射）
每个服务的职责说明与数据所有权归属
3组核心跨服务调用链（含异步消息建议）
一份带示例请求/响应的user-service.yaml接口契约文件（可直接导入 Postman 或 Swagger UI）

它不替代架构师，但它让架构师从查文档、写模板、对齐术语的重复劳动中解放出来，专注真正需要人类判断的部分：权衡、取舍与沟通。

2. Clawdbot 是什么：一个看得见、管得住、用得顺的AI代理平台

2.1 它不是另一个大模型API封装器

Clawdbot 的本质，是一个统一的 AI 代理网关与管理平台。这句话听起来有点抽象，换成工程师的语言就是：它把 AI 能力变成了像数据库连接池、Redis 缓存一样可配置、可监控、可编排的基础设施组件。

你不需要每次调用都写 curl 命令，也不用在不同模型间手动切换 token。Clawdbot 提供了一个直观的 Web 控制台，你可以：

在聊天界面里，像和同事讨论一样自然地追问“如果把支付模块独立部署，网关层需要增加哪些熔断策略？”
为不同任务创建专属代理（比如“API契约生成代理”、“SQL优化建议代理”），每个代理可绑定特定模型、提示词模板和执行规则
实时查看每个代理的调用耗时、token 消耗、错误率，甚至回溯某次生成的完整推理链路

它的扩展性不是靠改代码，而是靠 YAML 配置。新增一个模型？加几行配置；定义一个新的架构检查规则？写一个 JSON Schema 描述输入输出格式即可。这种设计让 AI 能力真正融入研发流程，而不是游离在边缘的“智能彩蛋”。

2.2 为什么选择 Qwen3:32B 作为核心引擎

Clawdbot 并不绑定单一模型。它支持多模型路由，但当前默认且最推荐的主力模型是Qwen3:32B—— 这不是随便选的。

我们对比过多个开源大模型在架构类任务上的表现：

7B 级别模型常在复杂依赖分析中丢失关键约束（比如忽略“库存扣减必须强一致性”这一前提）
14B 模型能理解大部分术语，但在生成 OpenAPI 文档时，常混淆x-*扩展字段与标准字段，导致校验失败
Qwen3:32B 在 24G 显存的 A10 上稳定运行，其 32K 上下文窗口足以一次性消化一个中等规模项目的模块关系图+核心接口列表+领域术语表。更重要的是，它对中文技术文档的理解深度明显更高——能准确识别“幂等”“最终一致性”“Saga 模式”等概念在具体场景中的适用边界，而不是机械复述百科定义。

当然，显存是硬约束。如果你手头有 40G+ 的 A100 或 H100，我们强烈建议部署 Qwen3:64B 或最新版 Qwen3:72B，它们在长文本逻辑连贯性和多跳推理上还有明显提升。但对于大多数中小团队，Qwen3:32B 已经是性能与成本的最佳平衡点。

3. 真实工作流演示：从单体代码到可交付接口契约

3.1 准备工作：让 Clawdbot 认出你的环境

首次访问 Clawdbot 控制台时，你可能会看到一条红色报错：

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

别担心，这不是权限问题，而是 Clawdbot 的安全设计：它要求所有访问都携带一个明确的 token，防止未授权调用消耗计算资源。

解决方法非常简单，三步搞定：

复制浏览器地址栏中初始 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 URL 后追加?token=csdn

最终得到的 URL 类似这样：

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

粘贴进浏览器，回车——你将看到干净的控制台界面。此后，只要不清理浏览器缓存，你都可以通过控制台右上角的快捷方式一键进入，无需再手动拼 URL。

3.2 启动本地模型服务：让 Qwen3:32B 真正跑起来

Clawdbot 本身不内置大模型，它通过标准 API 协议对接后端模型服务。我们使用Ollama作为本地模型运行时，因为它轻量、易部署，且对 Qwen 系列模型支持极佳。

在服务器上执行：

# 启动 Clawdbot 网关（它会自动检测并连接本地 Ollama） clawdbot onboard

同时，确保 Ollama 已运行并加载了 Qwen3:32B：

ollama run qwen3:32b

Clawdbot 的配置文件config.json中已预置了 Ollama 的连接信息：

"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} } ] }

注意其中"contextWindow": 32000—— 这意味着模型能同时“记住”约 3.2 万个 token 的上下文。当你上传一份 500 行的 Spring Boot Controller 代码和对应的 DTO 类时，它完全能将两者关联起来分析，而不是只盯着最后一段代码做片面判断。

3.3 第一次实战：让 AI 给出微服务拆分建议

打开控制台，选择或新建一个名为 “Architecture Advisor” 的代理。在设置中，将模型指定为qwen3:32b，并加载一个预设的提示词模板（Clawdbot 自带）：

你是一位有 10 年经验的云原生架构师，专注于 Java/Spring 生态。请基于用户提供的系统描述，严格遵循以下步骤：
识别核心业务域与限界上下文
提出 3 种可行的微服务拆分方案，每种方案需说明：服务粒度、数据边界、跨服务通信方式（同步/异步）、主要风险
推荐一种最优方案，并给出 3 条落地执行建议
输出必须使用中文，避免任何英文术语缩写（如不要写“DDD”，要写“领域驱动设计”）

现在，把你的系统描述粘贴进去。例如：

我们有一个老的电商后台，单体 Spring Boot 应用，包含 user（用户登录注册）、order（下单支付）、product（商品管理）、inventory（库存）、notification（短信邮件推送）五个主要包。所有模块共享一个 MySQL 数据库，用 MyBatis 操作。现在想拆成微服务，但担心事务一致性问题。

发送后，你会看到 AI 开始思考（进度条显示 token 流转），约 20 秒后，返回结构化建议：

方案一：按功能垂直切分

服务粒度：5个独立服务，各自拥有数据库
数据边界：user 服务管用户表，order 服务管订单表，以此类推
通信方式：订单创建时，通过 Feign 同步调用 user 和 product 服务获取用户信息与商品价格；库存扣减通过 RocketMQ 异步消息
主要风险：强依赖同步调用，user 服务不可用将导致订单无法创建

方案二：核心域+支撑域分离

服务粒度：3个服务 —— core（user+product）、transaction（order+inventory）、support（notification）
数据边界：core 服务拥有用户与商品主数据；transaction 服务拥有订单与库存快照，通过 CDC 同步 core 数据变更
通信方式：订单创建为本地事务，库存扣减通过 Saga 模式协调
主要风险：CDC 同步延迟可能导致短暂数据不一致

方案三：事件驱动的全异步架构

服务粒度：5个服务，全部通过 Kafka 事件交互
数据边界：每个服务仅维护自身聚合根，通过事件溯源重建视图
通信方式：用户注册成功后发 UserCreated 事件，其他服务订阅并更新本地缓存
主要风险：开发与调试复杂度高，对团队事件驱动经验要求高

推荐方案：采用方案二（核心域+支撑域分离）

理由：平衡了演进成本与长期可维护性，避免了方案一的单点故障，也规避了方案三的过度设计
落地建议：

先将 user 和 product 模块抽取为 core 服务，提供 RESTful API，其他模块先通过 API 调用，暂不拆库
在 order 模块中引入 Saga 框架（如 Seata），将“创建订单+扣减库存”拆分为两个本地事务，用补偿机制保证最终一致性
用 Debezium 监听 MySQL binlog，将 core 服务的数据变更实时同步到 transaction 服务的只读副本

这些建议不是空泛理论，而是带着具体技术选型（Seata、Debezium）、实施顺序（先抽服务，再拆库）和风险预案的可执行路线图。

3.4 进阶操作：一键生成 OpenAPI 接口契约

拆分方案确定后，下一步是定义服务间的契约。Clawdbot 内置了专门的 “OpenAPI Generator” 代理，它能将自然语言描述直接翻译成机器可读的规范。

在同一个对话中，接着上面的回复，你只需输入：

基于方案二，为 core 服务的用户管理模块生成 OpenAPI 3.0 接口契约，包含：用户注册（POST /api/v1/users）、用户查询（GET /api/v1/users/{id}）、用户更新（PUT /api/v1/users/{id}）。要求：每个接口有清晰的请求体、响应体、错误码说明，并添加 x-code-samples 字段提供 Java 和 Python 调用示例。

几秒钟后，它返回的是一份完整的、语法正确的 YAML 文件：

openapi: 3.0.3 info: title: Core Service - User Management API version: 1.0.0 description: 用户管理核心接口，供 transaction 和 support 服务调用 paths: /api/v1/users: post: summary: 用户注册 requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/UserRegistrationRequest' responses: '201': description: 用户创建成功 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/UserResponse' '400': description: 请求参数错误 content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' x-code-samples: - lang: java source: | // 使用 Spring RestTemplate UserRegistrationRequest req = new UserRegistrationRequest("zhangsan", "zhangsan@example.com"); ResponseEntity<UserResponse> resp = restTemplate.postForEntity( "http://core-service/api/v1/users", req, UserResponse.class); - lang: python source: | # 使用 requests import requests resp = requests.post("http://core-service/api/v1/users", json={"username": "zhangsan", "email": "zhangsan@example.com"}) print(resp.json())

这份 YAML 可以：

直接保存为core-user-api.yaml，拖入 Swagger Editor 查看可视化文档
用openapi-generator-cli一键生成 Java Spring Server Stub 或 TypeScript Client SDK
导入到 Apifox 或 Postman，自动生成测试用例

它省去了人工编写、反复校验、手动同步文档的繁琐过程，让接口契约真正成为开发流程的“活”源头。

4. 为什么这比传统方式更可靠：来自真实场景的验证

4.1 不是“幻觉”，而是有依据的推理

很多人担心大模型会“胡说八道”。Clawdbot 的架构师代理通过三层机制抑制幻觉：

结构化提示工程：强制模型按“识别→分析→方案→建议”四步输出，每步都有明确的输出格式要求，避免自由发挥
上下文锚定：所有回答必须基于你提供的原始输入（代码片段、需求描述、错误日志）。模型无法凭空编造一个不存在的“库存服务”
规则后处理：Clawdbot 在模型输出后，会用预定义的 JSON Schema 对结果进行校验。如果生成的 OpenAPI YAML 缺少必需字段（如responses），系统会自动触发重试，并提示“检测到接口定义不完整，请补充错误码说明”

我们在测试中故意给它一段有歧义的需求：“订单状态要能实时更新”。它没有直接给出 WebSocket 方案，而是先反问：“您期望的‘实时’是指秒级延迟（可用消息队列），还是毫秒级（需 WebSocket 或 gRPC）？当前系统是否已有消息中间件？”——这种追问能力，正是专业性的体现。

4.2 它懂你的技术栈，不止于通用知识

Qwen3:32B 经过大量中文技术文档微调，对国内主流技术生态的理解远超通用模型。当你说：

我们用 Nacos 做服务发现，Sentinel 做流量控制，Seata 做分布式事务

它不会困惑于这些名词，而是立刻将它们纳入决策框架：

在建议服务拆分时，会提醒“Nacos 的心跳检测间隔会影响服务下线感知时间，建议将核心服务的heartbeatInterval设为 5 秒”
在设计跨服务调用时，会主动建议“在 Feign Client 上集成 Sentinel，对/api/v1/orders接口设置 QPS 限流为 100”
在生成 Saga 协调逻辑时，会给出 Seata 的@GlobalTransactional注解用法示例

这种深度的技术语境理解，让它输出的不是教科书答案，而是能直接贴进你项目里的“可粘贴代码”。

5. 总结：让架构设计回归人的价值

Clawdbot + Qwen3:32B 的组合，没有许诺“一键重构”，也没有宣称“取代架构师”。它做了一件更务实的事：把架构工作中那些高度重复、规则明确、却极其耗时的环节——梳理依赖、定义边界、撰写文档、生成契约——自动化、标准化、可追溯。

它让架构师的时间，从 70% 花在写 PPT 和改文档，转向 70% 花在与业务方对齐目标、与开发团队探讨权衡、在技术选型中做出真正影响系统十年寿命的关键决策。

当你下次再面对一个待拆分的单体应用时，不妨打开 Clawdbot，输入你的第一行描述。看着 Qwen3:32B 在几十秒内输出一份带着风险评估与落地步骤的拆分建议，那种“有人真正听懂了我的问题”的踏实感，或许就是 AI 赋能研发最本真的样子。

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Clawdbot惊艳作品：Qwen3:32B驱动的AI架构师代理——微服务拆分建议+接口契约生成