双模型协作：OpenClaw同时调用Qwen3.5-9B与Whisper处理会议录音

双模型协作OpenClaw同时调用Qwen3.5-9B与Whisper处理会议录音1. 为什么需要双模型协作处理会议录音作为一个小团队的负责人我每周要参加至少5场会议。每次会后整理纪要、提取行动项、同步到协作平台的工作至少要耗费1小时。直到我发现OpenClaw可以同时调用多个模型形成自动化流水线。传统方案要么用Whisper转写后人工整理要么用大模型直接处理原始音频——前者效率低后者成本高。而OpenClaw的独特价值在于模型分工Whisper专注高精度语音转文本Qwen3.5专注语义理解与结构化输出本地化处理敏感会议内容无需上传第三方服务端到端自动化从音频输入到Notion同步全流程无需人工干预2. 环境准备与模型部署2.1 基础环境配置我的设备是M1 MacBook Pro16GB内存先通过Homebrew安装必要依赖brew install ffmpeg python3.10 pip install openclaw whisper-cpp特别注意ffmpeg用于音频格式转换whisper-cpp是Whisper的C移植版比原版更省内存Python 3.10是OpenClaw的推荐版本2.2 模型服务部署在~/.openclaw/openclaw.json中配置双模型服务{ models: { providers: { qwen-local: { baseUrl: http://localhost:5000/v1, apiKey: sk-no-key-required, api: openai-completions, models: [ { id: qwen3.5-9b, name: Qwen3.5-9B Local, contextWindow: 32768 } ] }, whisper-local: { baseUrl: http://localhost:9000, api: whisper, models: [ { id: whisper-medium, name: Whisper Medium } ] } } } }启动服务时遇到的两个坑Whisper服务需要额外指定语言参数否则会误判中文为英文Qwen3.5的API地址需要包含/v1后缀才能兼容OpenAI协议3. 构建自动化流水线3.1 音频处理阶段通过OpenClaw的audio-process技能处理录音文件openclaw run \ --model whisper-local \ --task transcribe meeting.mp3 to text with timestamp \ --params {language:zh}关键改进点添加--output-format srt参数获取带时间戳的字幕设置temperature0.2降低转写随机性通过initial_prompt参数提供参会者姓名列表提升识别准确率3.2 文本分析阶段将Whisper输出传给Qwen3.5进行结构化处理openclaw run \ --model qwen-local \ --task extract action items from meeting transcript \ --input-file transcript.json \ --params { template: notion, speaker_roles: {张伟:CTO,李娜:PM} }特别设计的Prompt结构先让模型区分事实记录与决策项对每个行动项强制要求包含[负责人][截止时间]输出为Notion API兼容的Markdown格式4. 与Notion的深度集成4.1 凭证配置在环境变量中设置Notion集成密钥export NOTION_TOKENsecret_xxx export NOTION_DATABASE_IDyyy4.2 自动同步实现通过OpenClaw的notion-sync技能社区版实现一键同步// skills/notion-sync/index.js module.exports { execute: async ({ transcript, actions }) { const { Client } require(notionhq/client); const notion new Client({ auth: process.env.NOTION_TOKEN }); await notion.pages.create({ parent: { database_id: process.env.NOTION_DATABASE_ID }, properties: { 会议主题: { title: [{ text: { content: transcript.title }}] }, 日期: { date: { start: new Date().toISOString() } } }, children: actions.map(item ({ paragraph: { rich_text: [{ text: { content: ${item.owner} ${item.text} }}] } })) }); } }5. 实际效果与优化建议经过两周的持续使用这套方案平均处理时长从60分钟缩短到8分钟含3分钟人工复核行动项遗漏率比人工记录降低42%抽样检查20场会议团队成员对责任分工的清晰度显著提升遇到的典型问题及解决方案长音频内存溢出→ 改用whisper.cpp的流式处理模式专业术语误识别→ 在initial_prompt中添加术语表时区不一致→ 在Notion同步代码中强制指定UTC8对于想尝试的开发者我的建议是从小型会议30分钟以内开始验证流程先单独测试每个模型的表现再组合成流水线一定要保留人工复核环节特别是涉及跨部门承诺的事项获取更多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。