>> 國金證券-大模型賦能投研之十六：OpenClaw搭建個(gè)人投研助理(一)-260213
| 上傳日期： |
2026/2/13 |
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| 3574KB |
| 格式： |
pdf 共19頁 |
來源： |
國金證券 |
| 評(píng)級(jí)： |
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作者： |
高智威，胡正陽 |
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OpenClaw帶來AIAgent全新突破，引起市場(chǎng)高度關(guān)注
OpenClaw是一款由程序員Peter Steinberger開發(fā)的開源AIAgent應(yīng)用，2026年1月25日在GitHub上發(fā)布后短時(shí)間內(nèi)便獲得AI社區(qū)高度關(guān)注，后續(xù)快速出圈獲得市場(chǎng)廣泛關(guān)注。其獲得關(guān)注的核心原因在于：自動(dòng)實(shí)現(xiàn)高自由度的智能化應(yīng)用，完全文本對(duì)話形式就可以實(shí)現(xiàn)其他Agent產(chǎn)品需要通過代碼、或是用工作流工具才能完成的復(fù)雜功能，兼顧易用性與專業(yè)性；部署相對(duì)簡(jiǎn)單快速，且對(duì)本地設(shè)備要求不高，可在個(gè)人Linux、macOS或Windows系統(tǒng)中安裝；支持集成到飛書、釘釘?shù)仁謾C(jī)應(yīng)用中，具有極高的使用便捷性。以上特性大幅降低了使用門檻，讓一般使用者也能擁有高度定制化的個(gè)人Agent，也因此使其得到更廣泛的普及。
本文首先展示OpenClaw的部署與初步使用方法，并著重介紹其最具有特色的幾個(gè)功能模塊。隨后，我們結(jié)合具體案例介紹OpenClaw的應(yīng)用效果，展現(xiàn)其在日常生活或工作中能帶來的實(shí)際效率提升。
如何快速上手OpenClaw？
OpenClaw最適合部署的環(huán)境是Linux和macOS系統(tǒng)，在Windows系統(tǒng)中運(yùn)行時(shí)的穩(wěn)定性不高。我們介紹了兩種性價(jià)比較高的部署方式：使用WSL2、或VMware創(chuàng)建Linux環(huán)境并部署OpenClaw；或直接使用云服務(wù)器一鍵部署。OpenClaw支持連接各主要大模型供應(yīng)平臺(tái)，但也有部分模型無法直接配置。我們?cè)敿?xì)介紹了一種自定義的模型配置方法，可以讓OpenClaw使用所有大模型接口。此外，我們也將OpenClaw配置到飛書應(yīng)用中，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)端隨時(shí)調(diào)用個(gè)人智能助手的效果。我們也對(duì)OpenClaw的Skills模塊進(jìn)行介紹，并在后文中結(jié)合案例進(jìn)行功能展示。
OpenClaw快速搭建投研應(yīng)用
OpenClaw相比傳統(tǒng)的AI產(chǎn)品的關(guān)鍵提升點(diǎn)在于它讓工作流的串聯(lián)更加智能。傳統(tǒng)的Agent工具如Dify等，需要使用者手動(dòng)設(shè)計(jì)工作流中的工具、流程等每個(gè)環(huán)節(jié)，雖然相比寫代碼的復(fù)雜程度已大幅簡(jiǎn)化，但仍然要求用戶具備代碼思維，且存在一定專業(yè)壁壘。OpenClaw則是將工具的串聯(lián)也實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，純對(duì)話形式實(shí)現(xiàn)工具的設(shè)計(jì)、工作流的搭建與定時(shí)運(yùn)行等功能。
我們以自動(dòng)發(fā)郵件工具、“人機(jī)合作”的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取、高質(zhì)量投研周報(bào)自動(dòng)生成三個(gè)案例入手，從各個(gè)維度對(duì)OpenClaw應(yīng)用的想象空間進(jìn)行探索。OpenClaw具備優(yōu)秀的長(zhǎng)程規(guī)劃與執(zhí)行能力、“允許一切事件發(fā)生”的高自由度，可真正扮演智能助手的角色，為日常金融投研工作帶來明顯效率提升。
從效果上來看，OpenClaw是一款真正能夠讓非專業(yè)使用者也快速上手的個(gè)人智能應(yīng)用，允許用戶完全基于對(duì)話形式完成此前基于代碼才能實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜功能。具體到金融投研領(lǐng)域，OpenClaw能夠降低信息獲取、工具使用以及數(shù)據(jù)計(jì)算等各類任務(wù)的難度，將投研人員從重復(fù)勞動(dòng)中解放出來，提升整體投研工作的效率。在這一方面，OpenClaw還能帶來更廣闊的想象空間。我們也將在后續(xù)報(bào)告中進(jìn)一步展示相關(guān)應(yīng)用思路與效果。
當(dāng)然，信息安全以及模型幻覺問題仍是OpenClaw等大語言模型產(chǎn)品在適配金融領(lǐng)域時(shí)需要著重關(guān)注的方面。我們?cè)谖闹懈綆Я讼拗芆penClaw在系統(tǒng)中權(quán)限的方法，后續(xù)也將展示如何進(jìn)一步控制網(wǎng)絡(luò)權(quán)限、提升整個(gè)服務(wù)穩(wěn)健性的解決方案，減少OpenClaw可能對(duì)本地環(huán)境帶來的影響問題。
風(fēng)險(xiǎn)提示
大語言模型輸出結(jié)果具有一定隨機(jī)性的風(fēng)險(xiǎn)；模型迭代升級(jí)、新功能開發(fā)可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)論不同的風(fēng)險(xiǎn)；人工智能模型得出的結(jié)論僅供參考，可能出現(xiàn)錯(cuò)誤答案的風(fēng)險(xiǎn)。
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