实战分享：在星图云上一键搭建智能办公助手Clawdbot

1.

引言：为什么选择Clawdbot和Qwen3-VL:30B？

想象一下，你的办公助手不仅能看懂你发的图片，还能跟你流畅对话，甚至帮你分析表格数据、识别商品图片、解答技术问题。

这不再是科幻电影的场景，而是通过Clawdbot和Qwen3-VL:30B就能实现的智能办公体验。

Clawdbot是一个强大的AI助手框架，可以轻松接入各种聊天平台，而Qwen3-VL:30B是目前最强的多模态大模型之一，能够同时处理文本和图像信息。

将它们结合起来，你就能拥有一个真正"看得懂、说得出"的智能办公助手。

最好的消息是，现在通过CSDN星图云平台，即使你是零基础的小白，也能在10分钟内完成整个部署过程。

本文将手把手带你完成上篇内容：私有化部署Qwen3-VL:30B并接入Clawdbot管理平台。

2.

选择适合的硬件配置

在星图云平台上，我们选择官方预装的Qwen3-VL-30B镜像。

这个模型对硬件要求较高，推荐使用48GB显存的GPU配置。

不用担心，星图云已经为我们准备好了最优配置：

2.2

快速定位和部署镜像

在星图云的控制台中，找到镜像市场并搜索"Qwen3-vl:30b"，就能快速找到目标镜像。

点击部署后，系统会自动推荐合适的硬件配置，我们直接使用默认推荐即可。

部署过程通常需要几分钟时间，期间系统会自动完成环境配置、依赖安装等准备工作。

当实例状态变为"运行中"时，我们的基础环境就准备好了。

3.

访问Ollama控制台

实例启动后，我们首先测试模型是否正常工作。

在星图云控制台，点击"Ollama控制台"快捷方式，会打开一个Web交互界面。

在这个界面中，我们可以直接与模型进行对话测试。

尝试发送一些简单的文本提示，比如"你好，请介绍一下你自己"，如果能看到流畅的回复，说明模型部署成功。

3.2

API接口测试

除了Web界面，我们还需要测试API接口是否正常。

星图云为每个实例提供了公网访问地址，我们可以通过Python代码进行测试：

from
openai
base_url="https://你的服务器地址.web.gpu.csdn.net/v1",
try:
client.chat.completions.create(
model="qwen3-vl:30b",
"user",
print("API测试成功！回复内容：")
print(response.choices[0].message.content)
except
print(f"连接失败，请检查服务状态:
{e}")

运行这段代码，如果能看到模型的自我介绍，说明API接口工作正常。

4.

一键安装Clawdbot

星图云环境已经预装了Node.js和必要的依赖，我们可以通过npm快速安装Clawdbot：

npm
clawdbot

安装过程通常只需要一两分钟，完成后我们可以通过以下命令验证安装是否成功：

clawdbot
初始配置向导
第一次使用Clawdbot，我们需要运行配置向导：
clawdbot
onboard
这个交互式向导会引导我们完成基础配置。
对于大多数选项，我们可以先选择默认值或跳过，后续在Web控制面板中进行详细配置。
配置过程中需要注意的几个关键点：
选择部署模式为"local"（本地部署）
设置管理端口（默认18789）
配置访问权限和认证方式
4.3
启动和管理服务
配置完成后，启动Clawdbot网关服务：
clawdbot
gateway
服务启动后，我们可以通过浏览器访问控制面板。
访问地址格式为：https://你的服务器地址-18789.web.gpu.csdn.net
第一次访问时，可能会要求输入认证token，这个token我们在配置文件中设置（后续会讲到）。
5.
网络与安全配置
5.1
解决访问问题
很多用户在第一次访问Clawdbot控制面板时会遇到空白页面问题，这通常是由于网络配置原因导致的。
Clawdbot默认只监听本地回环地址（127.0.0.1），这意味着外部网络无法访问。
我们需要修改配置文件来解决这个问题。
5.2
修改配置文件
找到Clawdbot的配置文件，通常位于~/.clawdbot/clawdbot.json。
我们需要修改几个关键配置：
{
"gateway":
}
主要修改点：
bind:
从"loopback"改为"lan"
auth.token:
设置一个安全的token
trustedProxies:
添加"0.0.0.0/0"信任所有代理
5.3
验证配置生效
修改配置后，需要重启Clawdbot服务使配置生效。
重启后，再次访问控制面板，应该能够正常看到登录界面。
如果页面提示需要token，输入我们在配置文件中设置的token（如"csdn"）即可进入管理界面。
6.
配置模型连接
现在我们需要让Clawdbot能够使用我们部署的Qwen3-VL:30B模型。
编辑配置文件，添加模型供应商配置：
{
"models":
"http://127.0.0.1:11434/v1",
"apiKey":
"my-ollama/qwen3-vl:30b"
}
这段配置告诉Clawdbot：
有一个名为"my-ollama"的模型供应商
这个供应商的API地址是本地的Ollama服务
使用的模型是"qwen3-vl:30b"
设置这个模型为默认使用模型
6.2
完整配置文件参考
以下是完整的配置文件参考，你可以直接复制使用（请根据实际情况调整）：
{
"meta":
"2026-01-29T09:43:42.012Z"
"auth":
"http://127.0.0.1:11434/v1",
"apiKey":
"my-ollama/qwen3-vl:30b"
"gateway":
测试模型集成
配置完成后，重启Clawdbot服务。
然后打开一个新的终端窗口，运行以下命令监控GPU状态：
watch
nvidia-smi
现在回到Clawdbot控制面板，在Chat页面发送一条测试消息。
如果配置正确，你应该能在GPU监控中看到显存使用量增加，这表示Qwen3-VL:30B模型正在工作。
尝试发送一些多模态请求，比如上传一张图片并询问相关问题，测试模型的图像理解能力。
7.
总结与下一步
至此，我们已经成功在星图云平台上完成了智能办公助手的核心部署：
环境准备：选择了合适的硬件配置和镜像
基础测试：验证了Ollama服务和API接口正常工作
Clawdbot安装：完成了安装和初始配置
网络配置：解决了访问问题，配置了安全认证
模型集成：将Qwen3-VL:30B接入Clawdbot系统
现在你已经拥有了一个功能完整的智能办公助手基础环境。
你可以通过Clawdbot的控制面板与助手交互，测试它的文本理解和图像识别能力。
在下篇教程中，我们将继续深入：
如何将助手接入飞书平台，实现真正的办公场景应用
如何进行环境持久化配置，确保服务稳定运行
如何打包和发布你的定制化镜像
这个智能助手不仅能处理日常问答，还能分析图片内容、理解表格数据、甚至帮你处理办公文档。
无论是技术问题解答、产品图片分析，还是会议纪要整理，它都能成为你的得力助手。
/>
获取更多AI镜像
想探索更多AI镜像和应用场景？访问
CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。