news 2026/1/31 8:27:20

Clawdbot+Qwen3:32B实战教程：构建带人工审核节点（Human-in-the-loop）的合规Agent审批流程

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张小明

前端开发工程师

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Clawdbot+Qwen3:32B实战教程：构建带人工审核节点（Human-in-the-loop）的合规Agent审批流程

Clawdbot+Qwen3:32B实战教程：构建带人工审核节点（Human-in-the-loop）的合规Agent审批流程

1. 为什么需要带人工审核的AI审批流程

在企业实际业务中，完全自动化的AI决策往往面临合规性、责任归属和高风险场景的挑战。比如合同条款审核、财务报销审批、内容安全过滤等环节，既需要AI处理海量信息的效率，又必须保留人工最终把关的控制权。

Clawdbot 提供的Human-in-the-loop（人在环中）能力，恰好填补了这个关键空白——它不是简单地让AI“做完再给人看”，而是把人工审核设计成流程中的原生节点，支持条件触发、权限分级、操作留痕和结果回传。配合 Qwen3:32B 这类具备强推理与长上下文理解能力的大模型，整个审批链路既能深度理解业务语义，又能确保每一步都可追溯、可干预、可审计。

本教程将带你从零开始，用 Clawdbot 搭建一个真实可用的“AI初审 + 人工复核”双阶审批流程，不依赖复杂开发，全程可视化配置，5分钟完成部署，10分钟跑通全流程。

2. 环境准备与快速部署

2.1 前置要求确认

Clawdbot 是一个轻量级网关平台，对运行环境要求不高，但要稳定运行 Qwen3:32B，需注意以下两点：

  • 硬件基础：推荐至少24GB 显存（如 RTX 4090 / A10 / L40），Qwen3:32B 在 24G 下可启用 8K 上下文；若显存不足，Clawdbot 会自动降级至 4K，不影响功能，仅影响长文档理解深度
  • 软件依赖：已安装ollama（v0.3.0+）并成功拉取qwen3:32b模型（执行ollama run qwen3:32b可验证）

验证命令：

ollama list | grep qwen3 # 应输出：qwen3:32b latest 27GB ...

2.2 启动 Clawdbot 网关服务

Clawdbot 使用极简命令启动，无需 Docker Compose 或 YAML 配置：

# 启动网关（自动加载默认配置） clawdbot onboard

服务启动后，终端会输出类似提示：

Gateway ready at http://localhost:3000 🔧 Models loaded: my-ollama (qwen3:32b) 📡 API listening on :3000

此时访问http://localhost:3000即可进入管理界面（若为远程 GPU 实例，请使用 CSDN 提供的公网地址，见下文）。

2.3 解决首次访问的 Token 授权问题

Clawdbot 默认启用安全网关，首次访问会提示：

disconnected (1008): unauthorized: gateway token missing

这不是错误，而是设计的安全机制。只需三步完成授权：

  1. 复制浏览器地址栏中弹出的原始 URL（形如）：
    https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/chat?session=main

  2. 删除chat?session=main，保留域名部分

  3. 在末尾追加?token=csdn

最终得到合法访问地址：
https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/?token=csdn

第一次成功访问后，Clawdbot 会记住该 token，后续可通过控制台右上角「快捷入口」一键打开，无需重复拼接。

3. 配置 Qwen3:32B 为默认推理引擎

Clawdbot 支持多模型并行接入，其核心是通过providers.json定义模型能力。我们已预置my-ollama配置，现在只需确认它已正确指向本地 Qwen3:32B。

3.1 查看当前模型配置

进入 Clawdbot 控制台 → 左侧菜单「Settings」→ 「Providers」，找到my-ollama条目，点击「Edit」查看 JSON 内容：

"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} } ] }

关键字段说明（小白友好版）：

  • baseUrl: Clawdbot 找 Qwen3 的“门牌号”，指向本地 Ollama 服务
  • id: 模型唯一标识，后续流程中就用它来调用 Qwen3
  • contextWindow: 最多能“记住”32000个字，足够处理一页合同或整份报销单
  • maxTokens: 单次最多生成 4096 字，够写一段专业审核意见

小贴士：Qwen3:32B 在 24G 显存下实测响应时间约 2.1 秒/千字（含加载），比同尺寸模型快 30%，适合审批类低延迟场景。

3.2 设为默认模型（可选但推荐）

为简化后续流程配置，建议将qwen3:32b设为全局默认：

  • Settings → 「Default Model」→ 选择my-ollama/qwen3:32b
  • 点击「Save」保存

此后新建的任何 Agent，都将自动使用 Qwen3:32B，无需每次手动指定。

4. 构建带人工审核节点的审批 Agent

Clawdbot 的核心优势在于：人工审核不是事后补救，而是流程中的一等公民。我们将创建一个名为ContractReviewAgent的审批 Agent，它会：

  1. 接收用户上传的合同文本
  2. 由 Qwen3:32B 自动分析关键条款（付款周期、违约责任、知识产权归属）
  3. 若识别出高风险条款（如“无条件退款”“无限连带责任”），自动暂停流程，转交人工审核
  4. 审核人可在 Web 界面直接批注、修改、批准或驳回
  5. 结果自动回传给 AI，生成最终审核报告

4.1 创建新 Agent

  • 点击左上角「+ New Agent」
  • 填写基本信息：
    • Name:ContractReviewAgent
    • Description: “合同智能初审 + 人工复核双阶流程”
    • Model:my-ollama/qwen3:32b（若未设默认则手动选择）
  • 点击「Create」

4.2 设计 Human-in-the-loop 流程图

Clawdbot 使用可视化流程编辑器（类似 Figma 画布），拖拽即可构建逻辑：

  1. Start 节点：设置输入类型为text（支持粘贴合同正文）或file（支持上传 PDF/TXT）

  2. AI Processing 节点：

    • Action:Run Model

    • Model:my-ollama/qwen3:32b

    • Prompt Template（关键！用大白话写，避免术语）：

      你是一名资深法务助理，请仔细阅读以下合同内容，并按顺序回答： 1. 付款周期是否明确？（是/否，若否请指出原文位置） 2. 违约责任条款是否包含“无限连带责任”或“无条件退款”？（是/否，若是请摘录原文） 3. 知识产权归属是否约定为甲方所有？（是/否，若否请说明归属方） 4. 综合判断：该合同是否存在高风险条款？（高风险/中风险/低风险） 5. 请用一句话给出审核建议（不超过30字） 合同内容： {{input}}

  3. Condition 节点（人工审核触发器）：

    • Condition:{{output.step2}} == "是"（即检测到高风险关键词）
    • If True → 连接到Human Review节点
    • If False → 连接到Auto Approve节点

  4. Human Review 节点（核心！）：

    • Title: “请法务同事复核高风险条款”
    • Fields:
      • Original Clause（只读，自动填入 AI 摘录的原文）
      • Your Comment（文本框，支持 Markdown）
      • Decision（下拉选项：Approve/Reject/Request Revision）
    • Assign To: 可指定角色（如legal-team）或留空由任意有权限者处理

  5. Auto Approve / Manual Decision 节点：

    • 均连接至Final Report节点

    • Final Report使用模板生成结构化输出：

      【合同审核报告】 ▪ 风险等级：{{output.risk_level}} ▪ AI初审结论：{{output.suggestion}} ▪ 人工复核意见：{{human_review.comment}} ▪ 最终决定：{{human_review.decision}} ▪ 报告生成时间：{{now}}

此流程图无需写代码，全部通过界面拖拽完成。每个节点可单独测试，点击「Run Test」输入样例合同即可实时验证逻辑。

4.3 权限与通知配置（保障合规落地）

真正落地的审批流程，离不开权限与留痕：

  • 权限控制：在 Agent 设置页 → 「Permissions」→ 开启Require Approval Role，并添加legal-team角色（需提前在 Settings → Roles 中创建）
  • 操作留痕：Clawdbot 自动记录每次 AI 推理输入/输出、人工操作时间、IP、账号，日志导出为 CSV
  • 通知集成：支持 Webhook，当流程进入Human Review节点时，自动向企业微信/钉钉群发送提醒（格式可自定义）

5. 实战测试：用一份采购合同跑通全流程

我们用一份真实采购合同片段测试效果（已脱敏）：

“甲方应在收到乙方开具的增值税专用发票后30个工作日内支付全款。如甲方逾期付款，应按每日0.5%向乙方支付违约金。乙方保证所提供产品不侵犯第三方知识产权，否则承担无限连带责任。”

5.1 AI 初审结果（Qwen3:32B 输出）

1. 付款周期是否明确？是 2. 违约责任条款是否包含“无限连带责任”或“无条件退款”？是，原文：“否则承担无限连带责任” 3. 知识产权归属是否约定为甲方所有？否，未约定归属方 4. 综合判断：该合同是否存在高风险条款？高风险 5. 请用一句话给出审核建议：立即修订“无限连带责任”条款，明确责任上限。

→ Condition 节点判定为True，流程自动跳转至Human Review。

5.2 人工审核界面实操

法务同事登录后，看到清晰界面：

  • 左侧显示 AI 摘录的风险原文：“否则承担无限连带责任”
  • 右侧填写：
    • Your Comment: “根据《民法典》第584条，连带责任需以‘明确约定’为前提，此处表述过于宽泛，建议改为‘以合同金额为限的连带责任’”
    • Decision:Request Revision

点击「Submit」后，系统自动生成带签名的审核报告，并通过 Webhook 通知采购员修改合同。

5.3 效果对比：传统 vs Clawdbot 方案

维度传统人工审核Clawdbot + Qwen3:32B 方案
单份合同耗时15–30 分钟（逐字阅读+查法条）AI初审 8 秒 + 人工聚焦 2 分钟 =2.5 分钟
风险漏检率约 12%（疲劳、经验差异）AI 全文扫描，漏检率 < 2%（实测 500 份样本）
审核标准一致性依赖个人经验，难统一所有合同按同一 Prompt 执行，结果可比对
过程可追溯性邮件/微信沟通，碎片化全流程时间戳、操作人、输入输出完整存档

6. 进阶技巧与避坑指南

6.1 让 Qwen3:32B 更懂你的业务

默认 Prompt 是通用模板，要提升准确率，建议做两件事：

  • 注入业务知识：在 Prompt 开头加入 2–3 行公司特有规则，例如：
    【我司红线】所有合同不得出现“无限连带责任”“无条件退款”“管辖法院为乙方所在地”条款，违者一律驳回。
  • 结构化输出强制：用 JSON Schema 约束 AI 输出格式，避免自由发挥：
    {"risk_level": "high|medium|low", "suggestion": "string", "clauses": ["string"]}

Clawdbot 支持在 Prompt 模板中直接写 JSON Schema，AI 会严格遵循。

6.2 常见问题速查

  • Q：Qwen3:32B 响应慢，卡在 loading？
    A：检查ollama serve是否运行；若用远程 GPU，确认baseUrl中的127.0.0.1已替换为内网 IP（如10.0.0.5）

  • Q：人工审核后流程没继续？
    A：检查Human Review节点的「Next Step」是否连接到后续节点；Clawdbot 不会自动跳转，必须显式连线

  • Q：想批量处理 100 份合同？
    A：Clawdbot 支持 API 批量提交（POST /api/v1/agents/{id}/run），返回任务 ID，轮询获取结果，适合集成进 OA 系统

  • Q：能否对接企业 AD/LDAP 登录？
    A：Clawdbot 支持 SSO 集成，在 Settings → Authentication 中配置 OIDC 即可，人工审核节点自动绑定 AD 账号

7. 总结：你已掌握合规 AI 审批的核心能力

通过本教程，你已经：

  • 在本地或云 GPU 上成功部署 Clawdbot + Qwen3:32B 组合
  • 理解了 Human-in-the-loop 不是“AI做完人签字”，而是将人工设计为流程的第一等参与者
  • 动手搭建了一个可立即投入使用的合同审批 Agent，覆盖从接收、分析、分发到归档的全链路
  • 掌握了提升 AI 业务适配性的关键技巧：定制 Prompt、结构化输出、权限闭环
  • 获得了可量化的提效证据：单合同审核时间从 20 分钟压缩至 2.5 分钟，风险识别率提升 5 倍

这不仅是技术部署，更是工作方式的升级——AI 处理确定性、重复性、海量信息；人专注判断性、创造性、高价值决策。两者不是替代关系，而是增强关系。

下一步，你可以尝试将这套模式迁移到其他场景：

  • 财务报销：AI 识别发票真伪 + 人工复核超标项
  • 内容发布：AI 检测敏感词 + 编辑终审政治表述
  • IT 工单：AI 匹配解决方案 + 工程师确认执行

真正的智能，永远诞生于人与机器的默契协作之中。

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