今天分享的是：个人AI助理OpenClaw部署及其在金融投研中的应用研究——AI+Agent赋能金融投研应用系列之二
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本报告为方正证券2026年2月发布的金融工程专题研究，聚焦个人AI助理OpenClaw的部署及在金融投研领域的应用探索，展现了AI+Agent模式对金融投研的赋能价值。OpenClaw前身为2025年底奥地利开发者创立的开源项目Clawdbot，2026年1月爆红后历经两次更名，GitHub星标超15.7万，成为现象级开源产品，其走红是技术、需求与市场的三重共振，既实现了AI从桌面软件到随身交互入口的转变，又契合了行业从模型研发到应用落地的趋势，开源模式也推动了生态快速发展。
OpenClaw是具备主动执行、可操作本地应用的AI智能体，采用分层设计，核心由Gateway、Agent、Skills、Memory四大组件构成，通过“消息即指令”的交互方式，可实现从指令接收、路由处理到规划执行、结果返回的完整任务流程，还支持灵活切换国内外主流大模型，适配多类通讯工具。考虑到其超级系统权限，报告建议在隔离环境部署，国内腾讯云、阿里云等云厂商已快速对接支持，报告以腾讯云Lighthouse一键部署为例，详细介绍了从服务器配置、大模型与通讯渠道选择，到飞书开放平台链接配置的全流程，实现了飞书聊天窗口与OpenClaw的直接交互。
报告通过多项测试验证了OpenClaw在金融投研中的实际能力，基础层面可完成文件目录梳理、会议纪要提炼、研究报告核心内容梳理及代码复现，且能自主修复复现过程中的错误；赋予数据库读取权限后，其投研能力大幅提升，可完成同花顺API配置与测试，实现金融品种实时盯盘、条件选股，还能借助专业因子数据库，完成小盘价值选股策略的构建、最新持仓筛选及历史回测，展现出强大的任务拆解与执行能力。
整体而言，OpenClaw实现了大语言模型认知能力与本地系统执行能力的深度融合，在金融投研领域可大幅降低工具、数据及量化策略的构建难度，将从业者从重复规则性工作中解放出来，使其更专注于复杂决策与创新策略研发，为量化研究、智能投顾等金融投研环节提供了全新的技术框架与应用想象空间，而安全、合规与可控则是其在金融行业进一步落地的关键考量。
以下为报告节选内容
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