【报告】AI专题二：OpenClaw深度测评与应用指南（附PDF下载）

以OpenClaw为代表的新一代AI智能体，正从“问答工具”升级为“可落地执行的干活助手”，深度介入工作流、自主执行任务、适配多场景需求，在投研、办公等领域显著提升效率。

东吴证券团队基于实际使用体验，发布《OpenClaw深度测评与应用指南（2026年）》，聚焦部署、操作与场景落地等核心问题，避开技术深水区，助力用户快速上手并验证其真实价值。

一、核心价值：Why OpenClaw？

OpenClaw是一款能力突出、潜力巨大但尚处成长期的智能体工具，更适合具备一定技术基础、重视风险控制并愿意投入学习成本的用户。

核心优势：四大能力实现“应答→干活”跃迁

• 主动执行能力：在授权前提下，可自主完成环境配置、文件查找、流程执行等任务；支持“自举模式”，用自身完成Agent设置、定时任务配置等复杂操作。
• 高度定制化与多Agent协同：支持创建多个角色专属Agent（如投研助理、办公助理），并配置子代理（Sub-Agent）承接细分任务，满足多线程、多角色协同需求。
• 多平台远程控制：兼容飞书、Telegram、钉钉等主流通讯工具，实现移动端指令下发、结果回传与实时监控，适配移动办公与跨设备协作。
• 成熟技能库（ClawHub），可复用可扩展：内置持续更新的Skills技能仓库，用户可直接调用成熟能力；同时支持自定义开发，快速构建贴合业务的工作流。

现存不足：客观认知，规避使用风险

• 使用门槛偏高：对部署环境、权限机制、参数调试等有一定技术要求，普通用户需投入学习成本。
• Token消耗较快：长对话、多轮任务、复杂流程易导致上下文膨胀，成本敏感型用户需定期清理上下文。
• 生态尚不成熟：权限设计与安全边界有待完善；第三方Skills质量参差不齐，存在潜在安全隐患，需审慎甄别。

二、部署指南：三种方案适配不同需求

OpenClaw支持本地部署、云服务器部署及付费一键部署，三者在成本、安全性、稳定性与易用性上各有侧重。本地部署零成本、隐私可控，推荐大多数用户优先尝试。

（一）本地电脑部署（推荐：WSL方式）

适用于有闲置电脑、对数据隐私有一定要求、愿在日常工作机部署的用户。无需额外费用，可直连本地资源，配合环境隔离可有效控险。

1. 安装WSL：Win+X → PowerShell（管理员）→ 执行 wsl –install → 重启后设置用户名与密码（输入无显示属正常）；
2. 安装OpenClaw：CMD中执行 wsl 进入Linux子系统 → 运行官网命令：curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash；
3. 初始配置：安装完成后自动进入QuickStart向导，依次设置模型/API Key、默认模型、聊天渠道（可跳过）、Skills（可跳过）；不确定时可后续执行 openclaw onboard 重进向导；
4. 启动使用：完成配置后自动进入对话界面；重启后执行 openclaw tui（终端模式）或 openclaw dashboard（网页模式）。

（二）云服务器部署（示例：腾讯云）

适合对安全性、稳定性要求高的用户，支持7×24小时在线，物理隔离本地环境，数据更可控。

1. 选购/重装服务器：新购按轻量应用服务器指引操作；重装进入Lighthouse控制台 → “重装系统” → 选择“AI智能体→OpenClaw（Clawdbot）”模板，设置登录凭证；
2. 初始配置：通过OrcaTerm登录 → 执行 openclaw onboard，流程与本地一致，模型、渠道、Skills配置更便捷。

（三）付费一键部署（示例：KimiClaw）

面向非技术用户，开箱即用，免服务器采购与环境配置。订阅制服务（199元/月），支持网页端与命令行交互，提供完整文件操作能力，兼顾易用性与工程实用性。

三、快速上手：基础操作指南

掌握斜杠命令、自举配置、Skills调用与移动端控制四大模块，即可高效使用OpenClaw。

（一）斜杠命令：高效交互快捷键

• /new 或 /reset：新建/重置对话，节省Token；
• /compact：压缩历史，保留上下文；
• /sessions：查看/切换对话，支持 /session<name> 快速切换；
• /models：查看/切换模型，支持 /model<name>；
• /agents：查看/切换Agent，支持 /agent<name>；
• /thinking：调节思考强度；
• /help：查看全部可用命令；
• /status：显示当前Token用量、成本与模型信息。

（二）OpenClaw自举：用AI配置AI

通过自然语言指令，让OpenClaw自主完成复杂配置，降低学习门槛：

• 场景1：自举扩展模型——当默认模型不满足需求（如缺轻量模型），无需手动改配置，由OpenClaw自主完成模型接入与配置，完成后可通过 /model 切换，重启Gateway生效；
• 场景2：自动生成Agent配置——核心配置文件包括USER.md（用户画像）、IDENTITY.md（身份专长）、SOUL.md（行为红线）、AGENTS.md（工作流程），可对话生成或手动编辑；支持主/子Agent协同，实现多角色分工。

（三）Skills仓库（ClawHub）：复用与扩展能力

Skills是标准化、可插拔的能力单元，含说明书（SKILL.md）、配置及可选脚本。官方维护的ClawHub（https://clawhub.ai/）提供丰富技能：

• 登录后执行 clawhub install <技能名> 安装；
• 也可在对话中用自然语言搜索安装（如“帮我找能完成XX任务的Skill”）。

（四）移动端远程控制（示例：飞书）

1. 创建应用：访问飞书开放平台（https://open.feishu.cn/app），创建企业自建应用，填写名称、描述、图标；
2. 获取凭证：复制App ID与App Secret，填入OpenClaw向导对应字段；
3. 导入权限：在“权限管理”页，粘贴官网提供的JSON权限配置，一键导入；
4. 添加机器人：启用“机器人”能力；
5. 配置事件订阅：选择WebSocket模式，启用“接受消息”事件；
6. 发布与绑定：发布应用版本 → 手机端飞书搜索应用 → 发送首条消息获取配对码 → 在OpenClaw命令行输入完成绑定。

四、场景实践：八大投研落地案例

OpenClaw突破传统对话式AI局限，深度嵌入真实投研流程，在数据提取、策略回测、报告生成等环节实现端到端自动化。

场景1–2：自举配置（详见上文）

涵盖模型扩展与Agent搭建，实现“AI配置AI”，显著缩短个性化部署周期。

场景3：投价报告自动生成与保存

输入指令（如“撰写上证50指数投资价值分析，3–4点，数据翔实，≤300字，Word格式存至工作目录”），OpenClaw可自主完成内容生成、格式校验（防乱码）、文件创建与存储，输出即用。

场景4：基金经理调研纪要结构化处理

自动读取文档 → 抽取核心配置方向、特色观点 → 输出Excel表格+Word摘要 → 按指定路径保存，大幅提升信息整理效率。

场景5：量化策略回测全流程执行

仅需自然语言描述需求（如“回测股债风险平价策略，股票用上证50，债券用中债新综合总财富指数，区间2018至今”），OpenClaw可自动匹配数据、生成代码、执行回测、输出结果与评价，支撑二次开发与验证。

场景6：邮箱智能管理

绑定邮箱后，支持邮件汇总、关键信息跟踪、批量智能回复。例如：自动归集实习投递信息为Excel，并向候选人发送标准化回复，减少人工重复操作。

场景7：定时任务自动化

在Dashboard中设定周期任务，如每周自动读取指定路径调研资料，完成情绪分析与股价预期打分（1–100分），实现常态化、无人值守的投研支持。

场景8：封装专属技能直连数据库

自定义Skill实现直连企业SQL数据库（如东吴金工库），执行查询（如中信一级行业单日表现）、结构化输出+市场分析，满足个性化取数与研判需求。

五、总结与展望：重塑投研工作范式

测评表明，OpenClaw正推动投研工作向更高效率、更强自动化演进。其本地部署架构下，权限与能力高度匹配——权限配置越精细，业务支撑越深入，可成为投研智能化的核心底座。

未来，东吴证券将持续追踪AI技术迭代，深化智能体在投研场景的应用探索，优化落地路径，助力行业效率跃升。

六、风险提示

• OpenClaw等智能体仅为辅助工具，不能替代专业投研人员的独立判断、深度分析与最终决策；
• 大模型输出存在不一致性、偏差或错误风险，所有结果均需人工校验；
• 与本地文件、业务数据或敏感信息交互时，若权限配置不当或环境隔离不足，可能引发数据泄露或误操作，须严格管控权限。

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