Clawdbot+Qwen3-32B 多场景落地：HR 问答机器人、IT 运维助手案例
1. 为什么需要一个'能真正干活'的 AI 助手？
你有没有遇到过这些情况：
- HR 同事每天重复回答'五险一金怎么交''年假怎么算''入职材料有哪些'，同一问题被问几十遍；
- IT 支持群消息刷屏：'打印机连不上''VPN 登不进去''邮箱收不到邮件'，但没人能立刻响应；
- 每次上线新系统，员工第一反应不是看手册，而是@IT 或@HR 发一串'这个怎么用？'——而回复往往要等半小时。
这些问题背后，不是人不够努力，而是信息分散、流程固化、响应链路过长。传统知识库查不到上下文，客服机器人答非所问，人工响应又跟不上节奏。
Clawdbot + Qwen3-32B 的组合，不是又一个'能聊天'的 Demo，而是一套可嵌入真实工作流、能理解业务语境、会调用内部规则、还能持续反馈优化的轻量级智能助手方案。它不依赖公有云 API，不上传敏感数据，所有推理在内网完成；它不追求'万能'，但专注把 HR 政策解读、IT 故障初筛、权限自助查询这几件事做准、做快、做稳。
本文不讲模型参数、不聊训练细节，只聚焦两个已上线运行的真实场景： HR 问答机器人——员工随时问，秒级答，答案带依据、可溯源； IT 运维助手——识别报错截图、解析日志片段、推荐排查路径，不止于'请重启试试'。
接下来，我们从部署逻辑、交互设计、效果实测到一线反馈，带你完整走一遍——怎么让大模型真正走进办公室，而不是只待在演示 PPT 里。
2. 架构很轻，但每一步都踩在业务痛点上
2.1 不是'接个 API'那么简单：直连网关背后的三重取舍
很多团队尝试接入大模型时，第一反应是'调通 Ollama API 就行'。但 Clawdbot 的整合方式做了三个关键决策，全部围绕'可用性'而非'技术炫技'：
- 代理直连 Web 网关（非反向代理）：Clawdbot 不通过 Nginx 或 Caddy 做流量中转，而是直接监听
18789端口，由内部代理将8080请求精准转发至此。好处是： → 避免多层代理导致的超时中断（尤其处理长上下文问答时）； → 日志可精确追踪到具体会话 ID，方便 HR/IT 部门回溯'某员工问了什么，系统怎么答的'； → 故障定位边界清晰——要么是 Clawdbot 服务挂了，要么是 Ollama 没响应，没有中间层干扰。 - 私有模型锁定为 Qwen3-32B：没选更小的 Qwen2-7B（怕答不准政策细节），也没上更大参数模型（怕响应慢、显存吃紧）。32B 是实测平衡点：
→ 能完整加载 HR 制度文档（含 PDF 表格、Word 条款、Excel 附件说明）；
→ 对 IT 错误日志中的关键词组合（如
ERROR org.springframework.web.client.ResourceAccessException: I/O error on POST request to "https://api.xxx.com/v1/auth"）具备强模式识别能力； → 单次响应平均耗时控制在 2.3 秒内（测试环境：A10×2，Ollama 启用 GPU 加速）。 - Chat 平台零改造嵌入：Clawdbot 提供标准 Web 组件，可直接以 iframe 方式嵌入企业微信/钉钉/飞书的自建应用页，或集成进内部 OA 的'员工自助中心'Tab。员工无需下载 App、不用记新网址，打开常用入口就能用。
真实反馈摘录（某制造企业 HRBP）： '以前我们把制度文档放 OA 里，员工搜'婚假'，出来 27 个结果，还得自己翻。现在直接问'我结婚能休几天？要提前多久申请？'，它直接答'5 天，需提前 3 个工作日提交纸质申请表（见附件模板）'，还附上审批流截图——这不是 AI 在说话，是制度在'活'起来。'
3. 场景一：HR 问答机器人——把制度变成会对话的同事
3.1 它不背条文，而是'懂规则'的执行者
很多 HR 机器人失败，是因为把问答当成'关键词匹配 + 文档检索'。Clawdbot+Qwen3-32B 的做法不同：
- 上下文感知追问： 当员工问'我下个月结婚，能休几天？'，系统自动关联其入职日期（从 HRIS 接口实时拉取）、合同类型、国籍字段，再调用规则引擎。若发现该员工入职仅 4 个月，会主动追问：'您预计入职满 6 个月的时间是 X 月 X 日，是否需要我们届时自动提醒您申请？'
结构化注入政策逻辑： 不是简单喂 PDF，而是将《员工手册》《考勤管理制度》《薪酬福利细则》等拆解为'规则单元'：
规则 ID HR-LEAVE 触发条件：提问含'婚假''结婚休假''领证假期' 适用人群：正式员工（入职满 个月） 执行动作：返回天数 + 前置条件 + 材料清单 + 审批路径 例外说明：再婚不额外增加天数；外籍员工按劳动合同约定
