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專題報告：個人AI助理OpenClaw部署及其在金融投研中的應(yīng)用研究——AIAgent賦能金融投研應(yīng)用系列之二。OpenClaw 是一款具備主動執(zhí)行能力、可操作本地應(yīng)用的 AI 智能體。其前身 是 2025 年底由奧地利開發(fā)者 Peter Steinberger 創(chuàng)立的開源項目 "Clawdbot"，該項目在 2026 年 1 月突然爆紅，GitHub 星標在短時間內(nèi)突破 了 10 萬大關(guān)，成為最受關(guān)注的開源項目之一。

OpenClaw 采用了清晰的分層設(shè)計，主要由以下核心組件構(gòu)成：Gateway（網(wǎng) 關(guān)）、Agent（智能體）、Skills（技能）、Memory（記憶）。一個典型的 任務(wù)在 OpenClaw 中的執(zhí)行流程如下：用戶通過集成的通訊平臺（如 Telegram）發(fā)送自然語言指令。消息被對應(yīng)平臺的 Channel 組件接收，轉(zhuǎn)換 為標準格式后發(fā)送至 Gateway。Gateway 將指令和上下文提交給配置的 Agent。Agent 分析指令，將其拆解為子任務(wù)，并決定調(diào)用相應(yīng)的 Skills 工 具。Skills 工具執(zhí)行完畢，將結(jié)果返回給 Gateway，最終通過原路徑返回給 用戶。

由于 OpenClaw 具備超級系統(tǒng)權(quán)限，我們強烈建議將其部署在與工作電腦或 個人電腦相隔離的環(huán)境中。相較而言，云服務(wù)器是更簡單且更高效的方案。 在 OpenClaw 爆火的同時，國內(nèi)云廠商如騰訊云、阿里云、優(yōu)刻得、火山引 擎等均反應(yīng)迅速，都快速宣布了接入支持。本文中我們以騰訊云 Lighthouse 一鍵部署 OpenClaw 為例，來介紹如何快速部署個人 AI 助理。

我們對配置完成的 OpenClaw 進行了基礎(chǔ)文件管理、會議紀要整理、研究報 告復(fù)現(xiàn)、同花順 API 接口接入、盯盤監(jiān)控、條件選股以及小盤價值選股組合 構(gòu)建等測試，可以看到 OpenClaw 展現(xiàn)出了強大的執(zhí)行力和較好的完成度。

在金融投研領(lǐng)域，OpenClaw 的潛在價值較高，對于大量做主動投研的從業(yè) 人員來說，可以大幅降低各種工具、數(shù)據(jù)以及量化選股策略的構(gòu)建難度，也 可以將投資者從大量重復(fù)、規(guī)則性的工作中解放出來，更專注于復(fù)雜的決 策、創(chuàng)新策略的研究開發(fā)等。

然而，安全、合規(guī)與可控仍是 OpenClaw 及相關(guān)技術(shù)能否在高度敏感的金融 行業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵。OpenClaw 具備超高權(quán)限，對本地環(huán)境和文件可能存在較 大威脅，大模型本身存在幻覺效應(yīng)，在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用一直存在難點。但 經(jīng)過上述測試我們可以看到，在隔離環(huán)境中，適度給予其一定的數(shù)據(jù)庫訪問 權(quán)限，可以較大程度的降低數(shù)據(jù)錯誤以及幻覺帶來的影響。