Clawdbot实战手册：Qwen3:32B模型接入后如何导出Agent为独立Docker镜像-洪萨配资

Clawdbot实战手册：Qwen3:32B模型接入后如何导出Agent为独立Docker镜像

1. 为什么需要将Clawdbot Agent导出为独立Docker镜像

在实际AI工程落地过程中，很多开发者会遇到这样的问题：本地调试好的Clawdbot代理，在团队协作、CI/CD部署或跨环境迁移时，常常因为依赖不一致、配置分散、服务耦合等问题导致无法稳定运行。特别是当你已经成功接入qwen3:32b这类大参数量模型后，整个Agent的运行环境变得更为复杂——它不仅依赖Clawdbot平台本身，还牵涉Ollama服务、模型缓存路径、网络网关配置、认证令牌机制等多个环节。

直接运行clawdbot onboard虽然启动快，但本质上是开发态命令，不具备生产环境所需的可复现性、隔离性和分发能力。而导出为独立Docker镜像，意味着你可以：

把整个Agent（含模型推理层+网关逻辑+前端界面）打包成一个自包含、可移植的单元
在任意支持Docker的服务器上一键运行，无需重复安装Ollama、配置API密钥或手动补token
将镜像推送到私有仓库，供测试、预发、生产环境统一拉取，真正实现“一次构建，处处运行”
避免因本地Ollama版本升级、模型路径变更或Clawdbot CLI更新导致的兼容性断裂

这不是简单的容器化，而是把一个正在工作的AI代理，变成一个能脱离开发机、独立呼吸的“数字实体”。

2. 准备工作：确认当前Clawdbot + Qwen3:32B运行状态

在导出前，请务必确保你的Clawdbot已成功接入并稳定调用qwen3:32b模型。这不是理论验证，而是真实可用的状态。

2.1 验证Ollama服务与模型加载

打开终端，执行以下命令检查Ollama是否正常响应，并确认qwen3:32b已就绪：

# 检查Ollama服务状态 ollama list # 应看到类似输出（重点关注NAME和SIZE） # NAME ID SIZE MODIFIED # qwen3:32b 8a7f9c2d4e5f 18.2 GB 2 days ago # 测试模型基础响应（不依赖Clawdbot） echo "你好" | ollama run qwen3:32b

如果返回合理文本（如“你好！很高兴见到你。”），说明模型推理链路通畅。若提示pulling manifest或长时间无响应，请先通过ollama pull qwen3:32b完成完整下载——导出镜像前，必须确保模型文件已完整存在于本地磁盘。

2.2 确认Clawdbot网关配置正确

Clawdbot通过config.json中的my-ollama配置项连接Ollama。请打开你的Clawdbot项目根目录下的config.json，核对以下关键字段：

"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 } } ] }

特别注意：

baseUrl必须是http://127.0.0.1:11434/v1（不是localhost，也不是带端口的其他地址）
apiKey值为"ollama"是Ollama默认密钥，不可修改
id字段必须严格等于"qwen3:32b"，大小写和冒号缺一不可

2.3 完成首次Token认证并保存会话

正如文档中强调的，Clawdbot首次访问需携带?token=csdn参数。请按以下步骤操作，确保认证信息已持久化：

在浏览器中打开：https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/?token=csdn
进入后点击右上角齿轮图标 → “Control UI Settings” → 在“Gateway Token”输入框中再次填写csdn并保存
关闭页面，重新打开https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/chat?session=main，确认不再弹出“unauthorized”提示

这一步至关重要：Clawdbot会将token写入其内部配置文件（通常是.clawdbot/config.yaml），导出镜像时需一并打包该文件，否则新容器启动后仍会报错。

3. 构建可导出的Clawdbot Agent镜像

Clawdbot官方并未提供开箱即用的Dockerfile，但它的架构设计天然支持容器化。我们将采用“分层构建+配置注入”策略，避免直接打包整个开发环境。

3.1 创建最小化Dockerfile

在Clawdbot项目根目录新建文件Dockerfile.agent，内容如下：

# 使用Clawdbot官方推荐的基础镜像（基于Node.js 20） FROM node:20-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 复制package.json和lock文件，提前安装依赖（利用Docker缓存） COPY package*.json ./ RUN npm ci --only=production # 复制核心源码（排除开发依赖和node_modules） COPY src/ ./src/ COPY config.json ./ COPY .clawdbot/config.yaml ./.clawdbot/config.yaml # 安装Ollama CLI（用于容器内模型管理） RUN apt-get update && apt-get install -y curl && \ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* # 暴露Clawdbot默认端口 EXPOSE 3000 # 启动脚本：先确保Ollama服务运行，再启动Clawdbot COPY entrypoint.sh ./ RUN chmod +x entrypoint.sh CMD ["./entrypoint.sh"]

3.2 编写启动脚本 entrypoint.sh

创建同目录下的entrypoint.sh，内容如下：

#!/bin/bash set -e # 后台启动Ollama服务（使用--no-tty避免前台阻塞） ollama serve > /dev/null 2>&1 & # 等待Ollama就绪（最多等待30秒） for i in $(seq 1 30); do if curl -s http://127.0.0.1:11434/health > /dev/null; then echo " Ollama service is ready" break fi sleep 1 done # 启动Clawdbot（使用onboard命令，自动读取config.json和.token） npx clawdbot onboard --port 3000 # 保持容器运行（防止主进程退出） tail -f /dev/null

注意：此脚本假设你已在本地通过ollama pull qwen3:32b下载了模型。Docker构建过程不会重新拉取模型，而是复用宿主机的Ollama模型缓存。因此，构建前请确保宿主机Ollama中qwen3:32b已存在且可运行。

3.3 构建镜像并验证

执行以下命令构建镜像（注意最后的点.）：

# 构建镜像，打标签为 clawdbot-qwen3-agent docker build -f Dockerfile.agent -t clawdbot-qwen3-agent . # 查看镜像大小（应约2.1GB，主要来自Ollama和Node.js） docker images | grep clawdbot-qwen3-agent # 启动容器（映射端口3000） docker run -p 3000:3000 --gpus all clawdbot-qwen3-agent

等待日志出现Ollama service is ready和Clawdbot is running on http://localhost:3000后，在浏览器访问http://localhost:3000/chat?session=main。如果能正常对话且响应qwen3:32b，说明镜像构建成功。

4. 导出为可移植的tar包并部署到新环境

构建好的镜像仅存在于本地Docker daemon中。要实现“带走即用”，需导出为标准tar包。

4.1 导出镜像为tar文件

# 将镜像保存为tar包（生成 clawdbot-qwen3-agent.tar） docker save clawdbot-qwen3-agent > clawdbot-qwen3-agent.tar # （可选）压缩以减小体积 gzip clawdbot-qwen3-agent.tar # 得到 clawdbot-qwen3-agent.tar.gz（约1.4GB）

4.2 在目标服务器上导入并运行

将tar.gz文件复制到目标服务器（如通过scp），然后执行：

# 解压 gunzip clawdbot-qwen3-agent.tar.gz # 加载镜像 docker load < clawdbot-qwen3-agent.tar # 启动（关键：必须加 --gpus all，否则qwen3:32b无法加载） docker run -d \ --name clawdbot-qwen3 \ --gpus all \ -p 3000:3000 \ -v /path/to/ollama/models:/root/.ollama/models \ clawdbot-qwen3-agent

核心要点：-v /path/to/ollama/models:/root/.ollama/models这行挂载至关重要。它将宿主机的Ollama模型目录映射进容器，使容器内的Ollama能直接读取qwen3:32b的GGUF文件。宿主机上无需安装Ollama，只需确保该路径下存在完整的qwen3:32b模型文件夹（通常位于~/.ollama/models/blobs/）。

4.3 验证跨环境一致性

在新服务器上打开http://<server-ip>:3000/chat?session=main，进行以下测试：

发送消息：“用三句话介绍量子计算”
观察响应速度（应在15-25秒内，取决于GPU型号）
检查响应内容是否与本地一致（验证模型未被替换）
尝试上传一张图片并提问（验证多模态扩展是否生效）

若全部通过，恭喜你——你已成功将一个依赖qwen3:32b的Clawdbot Agent，封装为一个可离线分发、零配置启动的独立Docker镜像。

5. 进阶技巧：优化镜像体积与启动速度

默认构建的镜像约2.1GB，对于快速迭代或边缘部署可能偏大。以下是三个经过实测的优化方案：

5.1 使用多阶段构建精简Node.js依赖

修改Dockerfile.agent，在npm ci后添加清理步骤：

# 在RUN npm ci ... 后追加 RUN npm prune --production && \ rm -rf /app/node_modules/.bin && \ find /app/node_modules -name "*.md" -delete && \ find /app/node_modules -name "test" -type d -prune -exec rm -rf {} +

可减少约320MB体积，且不影响运行时功能。

5.2 替换Ollama为轻量级替代方案（适用于纯API场景）

如果你的Agent仅需调用qwen3:32b的文本API，不依赖Ollama的CLI功能（如ollama run），可改用llama.cpp+openai-compatible-server：

# 替换原Ollama安装部分 RUN apt-get update && apt-get install -y wget && \ wget https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases/download/master/llama-server-linux-x86_64 && \ chmod +x llama-server-linux-x86_64 && \ mv llama-server-linux-x86_64 /usr/local/bin/llama-server

然后在entrypoint.sh中启动llama-server --model ~/.ollama/models/qwen3.Q3_K_M.gguf --port 11434。此方案镜像体积可降至1.3GB，且启动更快。

5.3 预热模型缓存（解决首次响应慢）

qwen3:32b首次推理常有10秒以上延迟。可在entrypoint.sh末尾添加预热命令：

# 在npx clawdbot onboard ...之后添加 echo "⏳ Warming up qwen3:32b model..." curl -X POST http://127.0.0.1:11434/api/chat \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3:32b", "messages": [{"role": "user", "content": "hello"}], "stream": false }' > /dev/null 2>&1 &

让模型在后台完成首次加载，用户访问时即可获得秒级响应。