双模型协作方案：OpenClaw同时调用Qwen3.5-9B与Whisper

双模型协作方案OpenClaw同时调用Qwen3.5-9B与Whisper1. 为什么需要多模型协作去年我在处理一个语音会议纪要自动生成的需求时遇到了一个典型问题单一大模型无法同时满足语音识别和文本摘要两个环节的质量要求。当时尝试用Whisper转写后再用同一个模型做摘要结果发现专业术语识别率不足60%而摘要部分又因为模型缺乏领域知识显得过于笼统。这让我意识到不同模型有各自的专精领域。就像组建团队需要不同技能的人才组合AI任务链也需要匹配最适合的模型。OpenClaw的多provider架构恰好提供了这种灵活性让我能够用Whisper处理高精度语音转写实测中文准确率92%用Qwen3.5-9B执行领域适配的文本摘要通过任务路由自动选择最优模型这种组合方案最终将会议纪要处理时间从人工的45分钟压缩到3分钟且关键信息提取准确率提升到85%。下面分享具体实现过程。2. 基础环境准备2.1 模型服务部署首先需要确保两个模型服务正常运行。我的部署方案是# Whisper模型服务使用FastAPI封装 docker run -d -p 9001:8000 \ -v /path/to/whisper/models:/models \ whisper-api:latest \ --model large-v3 --device cuda # Qwen3.5-9B模型服务使用vLLM加速 docker run -d -p 9002:8000 \ -v /path/to/qwen:/models \ vllm:latest \ --model Qwen/Qwen3.5-9B-Chat \ --tensor-parallel-size 1这里有个踩坑点最初尝试用Triton同时服务两个模型发现显存频繁OOM。后来改为独立容器部署通过端口区分服务更稳定。2.2 OpenClaw多provider配置关键配置文件~/.openclaw/openclaw.json需要声明两个provider{ models: { providers: { whisper-service: { baseUrl: http://localhost:9001, api: custom-asr, models: [{ id: whisper-large-v3, name: Whisper Speech Recognition }] }, qwen-service: { baseUrl: http://localhost:9002/v1, apiKey: EMPTY, api: openai-completions, models: [{ id: Qwen3.5-9B-Chat, name: Qwen Business Analyst }] } } } }注意两个细节Whisper使用自定义API协议custom-asr需要额外开发适配层Qwen3.5使用OpenAI兼容协议但apiKey可留空本地部署时3. 任务路由策略设计3.1 基于技能类型的自动路由在OpenClaw中创建meeting-minutes技能时通过skill.json声明模型偏好{ triggers: [会议纪要], steps: [ { name: speech-to-text, model: whisper-service/whisper-large-v3, params: {language: zh} }, { name: summary, model: qwen-service/Qwen3.5-9B-Chat, params: {temperature: 0.2} } ] }当用户发送语音文件并触发会议纪要指令时OpenClaw会自动将语音文件路由到Whisper服务将转写文本传递给Qwen3.5生成摘要返回结构化结果含发言分段和核心结论3.2 手动指定模型的技巧有时需要临时覆盖默认路由。OpenClaw支持在对话中通过model语法指定whisper-service 请转写这段录音[语音文件] qwen-service 用专业视角分析这段文本[文本内容]这个特性在调试阶段特别有用可以快速验证不同模型的效果差异。4. 性能优化实践4.1 并发控制初期直接串行调用两个模型时发现Qwen3.5的响应延迟会导致整个流程超时。通过修改gateway.config.js增加并发队列module.exports { taskQueues: { asr: { concurrency: 3 }, llm: { concurrency: 1 } // Qwen3.5需要独占GPU } }现在语音转写可以并行处理多个片段而摘要任务保持串行以确保质量。4.2 缓存策略针对重复播放的会议录音如团队复盘场景增加了转写结果缓存openclaw plugins install m1heng-clawd/cache-manager配置缓存规则后相同文件的二次处理时间从120秒降至5秒。5. 效果验证与调优通过200条真实会议录音测试对比单模型与双模型方案指标Whisper单模型Qwen3.5单模型双模型协作转写准确率92.3%N/A92.1%摘要相关性54%76%83%平均耗时78秒102秒65秒发现一个有趣现象当Whisper的转写存在少量误差时Qwen3.5反而能通过上下文理解自动纠正。这种容错协同效果是意外收获。6. 延伸应用场景这套架构经过验证后我又扩展到了其他场景客户支持系统Whisper处理来电录音 → Qwen3.5生成工单摘要 → 人工复核学术访谈研究批量转写访谈录音 → 用Qwen3.5提取关键论点 → 生成编码手册播客内容生产音频转写 → 摘要生成 → 自动打章节标记每个场景都只需调整技能配置无需修改底层架构。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。