夜雨聆风
【报告】OpenClaw专题:OpenClaw深度测评与应用指南-2026年(附PDF下载)
东吴证券： 《OpenClaw深度测评与应用指南（2026年）》 （完整版.pdf ） 以下仅展示部分内容 下载方式见文末 东吴证券最新研报实测：AI智能体如何自主写报告、做回测、管邮箱、查数据库？
前言：AI正在经历一场本质蜕变
过去，我们熟悉的AI对话工具（如ChatGPT、Kimi等）只能被动回答问题、生成文本、整理信息——它们更像一个“会说话的百科全书”。但如今，以OpenClaw为代表的新一代AI智能体，正让AI发生本质改变：从“只能回答问题的工具”，升级为可塑、可成长、能真正落地执行任务的“干活助手”。
OpenClaw不仅能完成对话应答，更能深度介入工作流、自主执行操作、适配多场景需求，为投研、办公等领域带来效率上的颠覆性改变。东吴证券研究所团队亲自上手实测，整理出这份“低门槛实战指南”，帮助普通用户快速尝鲜，并感知其在真实工作中的价值增量。
一、为什么要用OpenClaw？三大核心优势
优势1：具备主动执行能力，从“应答工具”升级为“可执行助手”
传统对话式AI只能被动回答问题，而OpenClaw在赋予合理权限后，可以主动完成一系列实际任务：包括环境配置、文件查找、流程执行、操作触发等基础工作。报告中展示了多个“自举”案例——使用OpenClaw自身来降低OpenClaw的学习成本，完成Agent设置、定时任务设置、核心变量提取等复杂任务。真正实现从“只会回答”到“能够干活”的能力跨越。
优势2：高度定制化与多Agent协同能力
OpenClaw支持创建多个独立Agent，不同Agent可对应不同角色、分工处理不同任务。用户可根据场景需求，灵活为其配置专属技能、行为逻辑与交互风格。例如，你可以同时搭建投研助理、办公助理、生活助理，实现多场景、多角色的专业化适配。每个Agent都有自己的人格设定、行为规范、技能库与权限边界，真正做到各司其职、协同协作。
优势3：支持多平台远程控制，移动办公更便捷
OpenClaw官方为多种消息平台（如飞书、钉钉、Discord等）提供了接入支持。以飞书为例，你可以通过简单配置，将OpenClaw机器人添加到飞书工作区，然后在手机端直接与机器人对话，远程下达指令，实现随时随地的移动办公。
二、三种部署方式：本地 / 云服务器 / 付费一键部署
OpenClaw支持三种主流部署方案，三者在成本、安全性、稳定性及使用门槛上差异显著，读者可结合自身条件灵活选择。
1. 本地电脑部署（适合有闲置电脑或对数据隐私敏感度适中的用户）
-
操作路径：以WSL（Windows子系统Linux）为例，在cmd中执行
wsl进入Linux子系统，然后运行官网提供的一键安装命令即可完成部署。 -
后续配置：安装结束后进入新手向导，设置模型/认证服务商并填写API key、选择默认模型、配置聊天渠道（可跳过）、安装Skills（可跳过）。后续如需重新设置，执行
openclaw onboard即可。 -
启动方式：输入
openclaw tui进入终端对话窗口；输入openclaw dashboard进入网页对话窗口。 -
优点：免费（需自备电脑），数据留在本地。
-
缺点：需要电脑全天开机才能保持在线，对设备性能有一定要求。
2. 云服务器部署（适合对安全性、稳定性要求较高的用户）
-
以腾讯云轻量服务器为例：新购一台实例，或在已有实例上重装系统。在重装系统界面选择“应用模板”→“AI智能体”→“OpenClaw（Clawdbot）”。
-
后续操作：登录云服务器控制台，进入远程终端，执行
openclaw onboard进入配置向导。 -
优点：24小时不间断在线待命，无需本地电脑开机；云端环境与本地工作环境物理隔离，隐私与数据安全性更优；修改模型服务商、对话渠道与技能更加直观便捷。
-
缺点：需要一定的云服务器使用基础，有云服务成本（轻量服务器价格较低，适合个人或小团队）。
3. 付费一键部署（适合非技术用户、追求高效开箱即用）
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代表产品：KimiClaw、MaxClaw等第三方服务。
-
价格示例：KimiClaw订阅价199元/月。
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使用方式：订阅后可在平台内一键完成云端部署，无需自行购买服务器、配置环境、编写命令行。支持网页端对话与终端命令行交互，并依托配套云服务器提供文件新建、编辑、保存等完整文件操作能力。
-
优点：操作门槛最低，无需任何技术背景，即开即用。
-
缺点：按月付费，长期使用成本较高；自由度相对自部署略低。
三、快速上手：基础操作与使用指南
1. 斜杠命令（Slash Commands）
OpenClaw内置了完善的斜杠命令体系，让用户通过简短命令快速调用功能、执行任务。常用命令包括：
-
/new或/reset：创建新对话/重置对话，节省token，重新开始任务。 -
/compact：压缩对话历史，节省token但保留上下文。 -
/sessions：查看/切换对话，也可用/session <name>快速切换。 -
/models：查看/切换模型，也可用/model <name>快速切换。 -
/agents：查看/切换Agent，也可用/agent <name>快速切换。 -
/thinking：调整思考强度。 -
/help：显示所有可用命令。 -
/status：查看当前token/成本/模型信息。
2. OpenClaw自举：用AI配置AI
OpenClaw的学习门槛虽然略高，但好在可以用OpenClaw自身来降低OpenClaw的学习成本。报告展示了两个自举场景：
场景1：自举搭载更多模型
当默认配置无法满足需求时（例如Kimi仅默认搭载了k2p5模型，缺少更快速、低成本的轻量模型），你无需手动修改配置文件，可以直接让OpenClaw自主完成模型扩展与配置。只需在对话中输入“我如何让你可以搭载更多kimi模型”，OpenClaw就会自动提供可用的模型列表（如kimi-coding/k2、kimi-coding/k1.6等），并给出临时切换、子代理指定模型、会话持久切换以及重启生效的完整方法。
场景2：设置Agent（独立代理与子代理）
OpenClaw的核心配置文件包括：
-
USER.md：用户画像，存储用户的个人信息、行业背景、关注领域。 -
IDENTITY.md：定义助手的身份、专长和工作原则（例如“专业量化投研助手，输出代码必须可运行、带注释、可直接回测”）。 -
SOUL.md：定义助手的人格、语气、价值观和行为红线（例如“风格专业严谨、简洁高效；禁止读取本地隐私文件、泄露配置密钥”）。 -
AGENTS.md：作为行为总纲与操作手册，规定助手的整体工作流程、任务处理逻辑与行业规范。
你可以直接通过对话（如询问“你是谁”）让OpenClaw自主生成、完善并修正这些配置文件，也可以在Dashboard中手动编辑。报告演示了如何让OpenClaw在对话中自主创建一个名为“finmastr”的量化专家助手，其配置文件全部自动生成，之后可通过/agents命令灵活切换不同助手。
3. Skills仓库：ClawHub的应用
Skills是OpenClaw的核心特色之一。它以可插拔、可扩展、可自定义的设计理念，将AI能力拆解为独立、标准化的技能单元。每个Skill本质上是一套结构化文件集合，包含：
-
SKILL.md：技能说明书，向AI清晰定义技能的用途、适用场景、调用方式与约束规则。 -
相关配置文件：安全存放API Key、服务地址、连接参数等。
-
可选脚本文件：实现技能的具体逻辑与执行流程。
OpenClaw官方维护了名为ClawHub的技能社区（https://clawhub.ai/），用户可以通过命令行执行clawhub install <技能名>快速安装所需技能（需先clawhub login），也可以在对话窗口中直接使用自然语言搜索和安装技能（例如：“帮我查询有没有现成的Skill完成XX任务”）。
4. 手机远程控制：以飞书为例
通过配置飞书机器人，你可以用手机远程控制OpenClaw。配置步骤（共6步）：
-
创建应用：在飞书开放平台创建企业自建应用，填写应用名称（将作为机器人昵称）、描述和图标。
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获取应用凭证：复制AppID和AppSecret，填入OpenClaw新手向导。
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权限导入：在权限管理页面批量导入官方文档提供的JSON文本，一键完成所需权限新增。
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添加机器人：在“添加应用能力”中为机器人卡片添加能力。
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配置事件订阅：选择使用长连接接收事件（WebSocket模式），添加事件“接受消息”。
-
创建版本、发布与初次对话：发布应用后，在手机飞书App搜索机器人名称，首次发送消息会收到配对命令，在命令行输入该命令完成绑定，即可正常对话。
四、场景实践：8个真实投研案例，看OpenClaw如何干活
传统对话式AI只能停留在对话交互、内容生成、信息查询等浅层应用，而OpenClaw打破了这一局限。以下8个场景，均来自东吴证券团队的真实工作流。
场景3：撰写上证50投资价值分析报告
指令：“帮我写一篇上证50指数的投资价值，3-4点，要求数据翔实，不超过300字。以word形式输出到工作目录”，并补充“注意中文输出不要乱码”。
结果：OpenClaw自主完成内容创作、文件生成与写入。输出的报告包含四个要点：估值处于历史低位（PE约10倍）、高股息特征显著（股息率3.5%-4%）、龙头聚集效应（ROE约12%）、机构核心配置标的（日均成交额超千亿元）。报告以Word文档形式保存到指定目录，格式规范，数据翔实。
场景4：整理基金经理调研纪要
指令：提供一份基金经理调研的原始对话记录（内容较为口语化、杂乱），要求OpenClaw整理成结构化纪要。
结果：OpenClaw自动提取关键信息，将零散的对话内容整理为“核心观点”、“持仓分析”、“市场展望”、“风险点”等模块化输出，并保存为文档。大幅提升了投研信息处理效率。
场景5：风险平价策略回测
指令：要求OpenClaw开展量化回测任务，但并未给出底层数据。
结果：OpenClaw自主设计了合适的工作流，正确匹配到了底层数据（如股债资产的历史收益率、波动率、相关性），生成了完整的Python回测代码，并运行得到风险平价策略的权重配置、年化收益率、最大回撤等结果文件。代码带注释，便于二次开发与结果校验。突破了传统AI无法直接访问外部API的限制。
场景6：邮箱管理（实习生招聘）
配置：将电子邮箱与OpenClaw完成绑定。
应用：以实习生招聘场景为例，OpenClaw自动汇总投递邮件，提取简历附件中的关键信息（学校、专业、实习经历等），形成候选人表格，并根据预设规则进行初筛和分类。同时支持邮件自动回复（如“感谢投递，已收到您的简历”），大幅提升招聘流程效率。
场景7：定时任务（股价预期调研）
配置：在OpenClaw Dashboard中设置定时任务。
应用：设定AI每周一早上8点自动读取指定路径下的调研资料（PDF、Word等），基于内容完成情绪分析（正面/负面/中性）和未来股价预期打分（1-5分），并将结果汇总成周报发送到指定邮箱或聊天渠道。实现投研任务的自动化、常态化执行。
场景8：封装专属技能（数据库查询）
需求：出于安全性、即时性与准确性考虑，团队自行封装了一个专属技能——让AI从东吴金工SQL数据库中自主发起查询。
应用：在OpenClaw中复用这个技能，输入“查询中信一级行业单日表现并分析结果”，OpenClaw自动生成SQL语句，连接数据库，提取各行业涨跌幅数据，并进行排序和简要分析（如“领涨行业：计算机+2.3%，通信+1.8%；领跌行业：煤炭-1.2%”）。实现了AI与内部数据库的安全对接。
五、总结与展望
东吴证券团队深切感受到，当下正处于深刻变革的时代。以OpenClaw为代表的新一代智能工具，正快速重塑投研工作的底层逻辑与实践范式，推动行业向更高效、更智能方向发展。
尽管智能工具存在一定学习门槛，但可通过自举式学习持续降低使用成本，逐步实现“AI配置AI”的高效闭环，让技术真正服务于人、解放人力。在本地部署架构下，OpenClaw可实现本地文件读写、浏览器调用、邮箱监控、数据分析等场景全流程自动化操作，能力与权限高度匹配。权限配置越完善，业务场景支撑与自动化深度越广，为投研工作提供灵活可靠的智能化底座。
未来，团队将持续跟踪AI领域前沿技术迭代，深挖自动化与智能化在投研场景的应用价值，推动投研效率实现新一轮突破与跃升。
六、风险提示（重要）
-
不能替代专业判断：OpenClaw等智能体产品及大语言模型仅作为辅助信息处理与效率提升的技术手段，无法替代专业投研人员的独立判断、深度分析与最终决策。
-
输出存在不确定性：AI在不同时间、不同提示词下的输出结果可能存在不一致性、偏差甚至错误。使用者应对关键输出进行人工复核。
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数据安全风险：OpenClaw与本地文件、业务数据或敏感信息交互，存在因权限配置不当、环境隔离不足导致的数据泄露、误操作等风险。请务必合理配置权限，做好环境隔离。
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10份北京大学的DeepSeek教程
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