国金证券:大模型赋能投研之二十一,对比OpenClaw:CoWork类AI工具投研实例-夜雨聆风

国金证券:大模型赋能投研之二十一,对比OpenClaw:CoWork类AI工具投研实例

随从2026年1月Anthropic发布ClaudeCoWork以来，国内外涌现了一批CoWork工具。这些CoWork工具带来了新的工作方式。同样在2026年1月OpenCIaw 迅速走红，吸引了圈内外人士的关注。许多机构主动开始“养龙虾”，OpenClaw的传播速度极快。但是人们对出现OpenCIaw后是否还需要使用CoWork类工具，以及在已有的CoWork工具应该如何选择存在疑惑。基于此背景，本篇报告将重点介绍CoWork类工具与CoWork类工具的测评与比较，以呈现CoWork工具相较于OpenClaw 的优势与不同CoWork工具工程实践中的差异。

CoWork 类工具基础功能比较

综合来看，国产CoWork类工具中，WorkBuddy的生态最为完善，模型上支持GLM-5.1等多款国产先进大模型，子智能体并行效率高，远程连接上支持微信、飞书、钉钉等多种连接方式，其中微信小程序支持云上和电脑两种使用方式;

QoderWork的旗舰模型在国产CoWork工具中性能最优，采用统一调度的并行模式，运行流程科学高效，并更加适配自家的通讯工具钉钉;目前TraeSOLO并没有推出Windows版本，本报告在Trae中SOLO模式进行测试，其个人版免费是其独特优势。海外CoWork类工具能力仅原生支持自家大模型，整体工作性能更优，但对通讯工具的远程连接并不友好。

CoWork 类工具能力测评

为了剥离模型本身的影响，报告选择在WorkBuddy、TraeSOLO中伤用Mb模型，由于QoderWork无法自定义模型，选择自身的旗舰模式，Codex Desktop中使用Codex，对不同类ol做相同任务的效果加以测评。在PDF转PPT任务中，Codex的一次性生成效果最佳，但也需迭代优化;QoderWork次之;整体海外模型的完成能力更强，而国产CoWork工具经过更多轮迭代最终效果也可接近海外工具。在Obsidian知识库整理任务中CoWork工具表现优异，可见在命令足够完善的情况下，CoWork工具值得使用。

CoWork金融投研案例

本次机构级金融投研全流程工作流测评，基于CoWork协同环境，搭配ClaudeFinancialServicePlugins金融服务插件与国金证券专属投研增强模板，完成了从日常投研跟踪到深度研报输出的全流程实战验证，核心成果覆盖三大维度:

一是实现高频日常投研事务自动化提效，借助金融插件的标准化能力，在个股跟踪场景完成核心跟踪要点与风险预警提炼，替代了人工逐条筛选整理的繁琐工作，在盘前晨报生成场景实现全流程标准化输出，压缩至分钟级完成，大幅降低日常投研的人工成本;

二是完成专业金融建模对机构需求的深度适配，在原生金融插件仅能提供的基础建模骨架之上，叠加机构自有投研框架，明确分析逻辑、业务拆分维度与输出规范，实现了标的全维度财务指标拆解、行业对标与科学盈利预测;

三是实现机构级研报全流程自动化生产，通过CoWork工具对接Wind、AIpha派、全市场券商研报数据库等专业数据源，完成底层投研数据的自动化抓取、清洗与结构化整合，再叠加机构标准化研报模板，可实现从业绩事件点评、重大事项解读到深度研究报告的全流程生成，完整覆盖业绩复盘、经营亮点拆解、盈利预测、投资评级、风险提示等核心模块，配套完整的财务数据与可视化图表。