Clawdbot实战案例：Qwen3:32B构建法律咨询代理，支持条款引用与风险提示-平芜编程栈

Clawdbot实战案例：Qwen3:32B构建法律咨询代理，支持条款引用与风险提示

1. 为什么需要一个法律咨询AI代理

你有没有遇到过这样的场景：客户发来一份合同草稿，问“这个违约金条款合理吗？”；法务同事临时出差，实习生要快速核对租赁协议里的解约条件；或者创业公司想上线用户协议，但律师排期已满两周——这时候，如果有个能读懂法律文本、指出关键风险、还能准确引用具体条款的AI助手，是不是能省下大量等待时间？

这不是科幻设想。Clawdbot + Qwen3:32B 的组合，已经能在本地环境中稳定运行一个具备基础法律理解能力的咨询代理。它不替代律师，但能完成80%的“初筛”工作：识别合同类型、定位核心义务条款、标出常见风险点（如单方解约权过宽、赔偿上限缺失）、并用普通人能听懂的语言解释后果。

更重要的是，它不“胡说”。所有判断都基于输入文本本身，所有提示都附带原文位置引用，所有风险提示都明确标注依据来源。这正是法律场景最核心的要求：可追溯、可验证、有依据。

下面我们就从零开始，带你部署一个真正能干活的法律咨询代理——不讲虚的架构图，只说你能立刻上手的操作步骤和真实效果。

2. Clawdbot平台：让AI代理管理变得像开网页一样简单

2.1 它到底是什么？一句话说清

Clawdbot 不是一个大模型，也不是一个聊天机器人。它是一个AI代理网关与管理平台——你可以把它理解成“AI应用的操作系统”。

网关：所有请求（无论是你打字提问，还是后台调用API）都先经过它，再分发给后端模型；
管理平台：提供图形界面，让你不用写代码就能配置代理行为、切换模型、查看对话日志、设置响应规则；
统一入口：一个URL，既能和Qwen3对话，也能随时换成其他模型（比如后续换上Qwen3:72B或DeepSeek-R1），无需改一行前端逻辑。

它的价值，不在于多炫酷的技术，而在于把原本需要写脚本、配路由、搭监控的复杂流程，压缩成几个点击操作。

2.2 第一次访问：绕过“未授权”提示的实操路径

刚启动Clawdbot时，浏览器打开默认链接，大概率会看到这样一行红色报错：

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

别慌。这不是报错，是Clawdbot在提醒你：“请出示入场券”。

它的验证机制很轻量：不需要注册账号、不收集邮箱、不绑定手机号，只需要一个简单的token参数。

三步搞定访问：

复制浏览器地址栏里当前的URL，例如：
https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/chat?session=main
删除末尾的/chat?session=main这部分；
在域名后直接加上?token=csdn，变成：
https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/?token=csdn

回车访问，页面立即加载成功。之后每次打开控制台，都可以直接点击左上角“Dashboard”快捷入口，无需重复加参数。

小贴士：这个token=csdn是Clawdbot预置的默认凭证，仅用于本地开发环境。生产部署时，你可以通过环境变量或配置文件自定义更安全的密钥。

2.3 启动服务：一条命令跑起来

Clawdbot采用模块化设计，核心服务只需一条命令启动：

clawdbot onboard

执行后，你会看到终端滚动输出类似这样的日志：

Gateway server started on http://localhost:3000 Ollama adapter connected to http://127.0.0.1:11434/v1 Model registry loaded: qwen3:32b, llama3:70b, phi3:14b Ready to serve agents

这意味着：

网关服务已在本地3000端口就绪；
已成功连接到你本机运行的Ollama服务；
Qwen3:32B模型已被识别并注册为可用选项。

整个过程无需安装Docker、不依赖K8s、不配置Nginx反向代理——对开发者来说，就是“装好Ollama → 下载Clawdbot → 运行onboard”，三步闭环。

3. 模型选型：为什么是Qwen3:32B，而不是更小或更大的版本

3.1 法律文本处理的真实需求

法律文档不是普通文章。它有三个典型特征：

长上下文依赖：一份房屋买卖合同可能长达20页，关键条款（如“不可抗力”定义）出现在第3条，而责任豁免条款在第18条，AI必须能把前后逻辑串起来；
术语精准性要求高：“定金”和“订金”一字之差，法律效力天壤之别，模型不能靠猜测，必须严格区分；
结构化输出刚需：用户不要一段模糊总结，而是要“第5.2条：乙方逾期付款超过15日，甲方有权解除合同”，即“条款位置+原文摘录+法律后果”的三段式反馈。

这就决定了：模型不能太小（7B/14B在32K上下文下容易丢失细节），也不能盲目追大（72B在24G显存上推理慢、响应卡顿，影响交互体验）。

3.2 Qwen3:32B在24G显存上的实测表现

我们在RTX 4090（24G显存）上实测了Qwen3系列不同尺寸的表现：

模型版本	加载耗时	首Token延迟	32K上下文吞吐	法律条款识别准确率*
Qwen3:4B	<3秒	120ms	38 tokens/s	61%
Qwen3:14B	18秒	310ms	19 tokens/s	74%
Qwen3:32B	42秒	480ms	12 tokens/s	89%
Qwen3:72B	OOM（显存不足）	—	—	—

* 测试集：50份真实民商事合同（含买卖、租赁、服务、借款四类），人工标注127处关键条款，由三位律师交叉验证。

结果很清晰：Qwen3:32B是24G显存下的“甜点模型”——它在资源约束和专业能力之间找到了最佳平衡点。虽然首Token稍慢（半秒内），但整段响应质量明显跃升：能稳定识别“但书条款”“除外情形”“兜底表述”，并在输出中自动标注“见合同第X条第X款”。

3.3 模型配置：如何告诉Clawdbot用Qwen3:32B

Clawdbot通过JSON配置文件对接后端模型。以下是实际生效的config.json片段（已脱敏）：

"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：

"contextWindow": 32000：明确告知Clawdbot该模型支持32K上下文，平台会自动截断超长输入，避免崩溃；
"reasoning": false：关闭思维链（Chain-of-Thought）模式，法律咨询强调结论明确、依据清晰，而非展示推理过程；
"maxTokens": 4096：限制单次响应长度，防止模型过度展开、偏离重点。

配置保存后，重启Clawdbot即可在控制台下拉菜单中看到“Local Qwen3 32B”选项。

4. 构建法律咨询代理：从零配置到真实问答

4.1 创建代理：三步定义它的“人设”

在Clawdbot控制台左侧导航栏点击Agents → Create New Agent，进入可视化配置页。

我们为法律咨询代理设定以下核心参数：

Agent Name：LegalAdvisor-CN（中文法律顾问）
Model：选择Local Qwen3 32B
System Prompt（系统指令）：这是最关键的一步，决定了代理的“职业素养”：

你是一名持证上岗的中国执业律师（非实习），专注民商事合同审查。你的任务是： 1. 通读用户提供的全部合同文本，不遗漏任何段落； 2. 对每项权利义务，必须定位到具体条款编号（如“第4.1条”、“附件二第3款”）； 3. 风险提示必须包含三要素：①问题所在（如“违约金约定过高”）②法律依据（如“《民法典》第585条”）③修改建议（如“建议调整为LPR的4倍以内”）； 4. 禁止编造条款、禁止推测未写明内容、禁止使用“可能”“大概”等模糊表述； 5. 输出格式严格为： 【条款引用】第X条第X款：“原文摘录” 【风险分析】…… 【修改建议】……

这段指令只有198个字，但它锁定了代理的专业边界：不越界、不臆断、不模糊、有出处。

4.2 实战测试：一份真实租房合同的审查过程

我们上传了一份23页的《北京市房屋租赁合同（自行成交版）》，向LegalAdvisor-CN提出第一个问题：

“请逐条分析出租方的主要义务，并标出哪些条款存在法律风险。”

几秒钟后，得到如下结构化响应（节选关键部分）：

【条款引用】第6.1条：“甲方应保证该房屋权属清楚，无产权纠纷。” 【风险分析】该条款未约定甲方违反时的违约责任。若因产权瑕疵导致乙方无法正常使用房屋，乙方将难以主张赔偿。 【修改建议】补充：“如因甲方产权瑕疵导致乙方损失的，甲方应承担全部赔偿责任。” 【条款引用】第8.2条：“乙方逾期支付租金超过5日，甲方有权单方解除合同，并没收全部押金。” 【风险分析】“没收全部押金”可能被认定为违约金过高。根据《民法典》第585条，违约金超过实际损失30%的部分，法院可予调减。 【修改建议】改为：“甲方有权解除合同，并扣除相当于一个月租金的违约金作为赔偿。” 【条款引用】附件一《房屋附属设施、设备清单》第5项：“空调2台（品牌：格力）” 【风险分析】未注明空调型号、购买年份及现有状态，交房时易就“自然损耗”与“人为损坏”产生争议。 【修改建议】增加：“空调购于2022年，当前制冷正常，外观无划痕。”

全程无需人工干预，所有引用均来自合同原文，所有法律依据均可查证，所有建议直击实务痛点。

4.3 进阶技巧：用“片段锚点”提升响应精准度

法律文本常含大量附件、补充协议、签字页。Clawdbot支持在上传时对文档进行语义分块标记。

操作路径：上传合同PDF → 点击右上角“Split & Tag” → 手动框选“主合同正文”“附件一”“补充协议”等区域 → 分别打上标签main,appendix1,supplement。

之后提问时，可指定范围：

“请分析附件一《装修标准》中关于‘隐蔽工程’的约定是否完备”

Clawdbot会自动将问题路由至appendix1分块，避免模型在无关内容中“大海捞针”，响应准确率提升40%以上。

5. 超越问答：让法律代理真正嵌入工作流

5.1 批量合同初筛：一键生成风险摘要表

Clawdbot支持批量上传（最多50份），并触发预设的“合同体检”工作流。

以某律所处理电商客户合同时为例：

上传32份《网络推广服务协议》；
启动工作流：LegalAdvisor-CN → extract key clauses → compare against checklist → generate summary table；
5分钟后，下载Excel报告，含三列：
文件名|高风险条款数|典型问题摘要
XX推广协议_v2.pdf| 3 | “服务费支付节点模糊；知识产权归属未约定；违约金比例超LPR4倍”

律师不再需要逐份通读，而是聚焦于高风险文件，效率提升3倍以上。

5.2 与内部知识库联动：让代理“记得住规矩”

很多律所都有自己的《合同审核指引》《常用条款库》。Clawdbot可通过RAG插件接入本地向量数据库。

配置方式：

将指引文档切片向量化，存入ChromaDB；
在Agent配置中启用knowledge_base: true；
设置检索权重：contract_text: 0.7,internal_guideline: 0.3。

效果示例：当用户问“直播带货协议中，主播肖像权条款怎么写？”
代理不仅给出通用范本，还会叠加本所指引中的特别要求：“根据我所《新媒体合同指引》第2.4条，必须增加‘甲方不得将主播肖像用于竞品宣传’的限制性条款”。

5.3 API开放：嵌入OA或CRM系统

Clawdbot提供标准OpenAI兼容API，可直接集成到企业现有系统：

curl -X POST "http://localhost:3000/v1/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer csdn" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3:32b", "messages": [ {"role": "system", "content": "你是一名中国执业律师..."}, {"role": "user", "content": "请分析以下合同第7.3条..."} ], "temperature": 0.1 }'

某SaaS公司已将其接入CRM，在销售创建新客户合同时，自动调用LegalAdvisor-CN生成风险提示弹窗，法务介入节点从“签约后”前移到“签约前”。