（来源：东吴金工与产品研究）

内容摘要

以OpenClaw为代表的新一代AI智能体，正实现从“问答工具”到“可落地执行的干活助手”的本质蜕变，可深度介入工作流、适配多场景需求，为投研、办公等领域带来效率颠覆。本文以“低门槛实战指南”为定位，不作硬核技术叙事，聚焦普通用户核心关切，助力读者高效尝鲜并感知其在真实工作中的价值增量，专注于解答：OpenClaw具备哪些独特能力？结合真实投研场景，哪些事情是OpenClaw可以传统AI对话工具无法完成的？

▶本地电脑/云服务器/付费一键部署？OpenClaw支持本地电脑/云服务器/付费一键部署三种主流方案，三者在成本、安全性、稳定性及使用门槛上差异显著，读者可结合自身设备条件、安全需求与使用习惯灵活选择：（1）本地电脑部署：适合拥有闲置电脑，或对数据隐私敏感度适中、愿意在日常工作电脑上使用OpenClaw的用户。（2）云服务器部署：更适合对安全性、稳定性要求较高的用户。可实现24小时不间断在线待命，无需像本地部署那样必须保持电脑全天开机，且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，适合追求稳定运行、重视环境隔离的用户。（3）付费一键部署：以按月付费的方式，使用第三方提供的开箱即用服务（比如MaxClaw、KimiClaw等），操作门槛最低、无需自行配置环境与调试，适合对成本不敏感、追求便捷体验的用户。

▶快速上手：基础操作与使用指南。装好之后该怎么用？本章围绕OpenClaw的实际使用方法展开，简要介绍了其核心特色与操作要点——包括高效交互方式、自举配置案例、技能（Skills）库以及移动端远程控制的相关配置方法，帮助用户快速掌握基础操作与使用逻辑。

▶我们聚焦传统AI对话工具难以实现甚至无法覆盖的应用场景，挖掘OpenClaw带来的实际价值增量。本章将立足真实工作流，围绕数据提取、策略开发、实习生招聘、报告生成与归档等投研场景，讨论OpenClaw可能为投研工作带来切实可落地的提升角度，体会OpenClaw带来的真正增量。（1）自举搭载更多模型：OpenClaw可通过自举模式自主完成多模型扩展与配置，实现不同模型间灵活切换。（2）设置Agent：OpenClaw支持通过核心配置文件自定义智能体身份与行为，并可基于对话创建独立代理与子代理，满足专业化、多任务协同需求。（3）撰写投价报告：OpenClaw可直接完成投资价值分析报告等专业文档的撰写，并自动保存至指定目录。（4）整理调研纪要：OpenClaw能够高效读取、整理与结构化输出基金经理调研纪要，提升投研信息处理效率。（5）策略回测：OpenClaw可自主完成数据调用、代码生成与策略回测全流程，突破传统AI无法直接访问外部API的限制。（6）邮箱管理：OpenClaw支持绑定邮箱，实现邮件自动汇总、信息跟踪与智能回复，可用于简历筛选、招聘跟进等实务场景。（7）定时任务：OpenClaw支持设置定时执行任务，可定期读取文件、自动分析并输出结果，实现投研工作自动化。（8）数据库查询：OpenClaw可封装自定义技能，实现直连数据库、自主执行SQL查询并提取行情等结构化数据。

风险提示：

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；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；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。

如今，以OpenClaw为代表的新一代智能体产品，正在让AI发生本质蜕变——从过去“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”——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，正在为投研、办公等诸多领域带来效率上的颠覆性改变。

在本文中，我们汇总了团队小伙伴实际上手OpenClaw后的真实体验与心得。本篇内容的初衷并非撰写一篇硬核技术文档，而是希望打造一篇充满“活人味儿”的实战经验帖，聚焦普通使用者最关心的问题，帮助更多对OpenClaw感兴趣的读者更低门槛、更顺利地尝鲜体验，在真实工作场景中直观感受到它带来的效率增量与价值提升。

围绕这一目标，本文将重点展开以下内容：

（1）如何部署安装OpenClaw最安全/最经济？

（2）相较于传统AI对话，OpenClaw具备哪些独特能力？

（3）结合我们真实的投研工作，哪些场景最适合使用OpenClaw提升效率？

在场景实践部分，本文展示了8个使用场景，通过真实案例展示OpenClaw如何成为可信赖、可复用、可成长的智能工作助手，助力投研工作效率提升。

01

必要性分析：Why OpenClaw？

考虑到OpenClaw的部署与使用仍存在一定门槛，为便于读者更全面地判断OpenClaw是否适合自身需求，是否值得投入学习成本，我们先对其核心优势与特点作以清晰梳理：

优势1：具备主动执行能力，从“应答工具”升级为“可执行助手”

不同于传统对话式AI仅能被动回答问题，OpenClaw可在赋予合理权限后，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，真正实现从“只会回答”到“能够干活”的能力跨越。本文的余下部分中，我们列举了部分“自举”案例——使用OpenClaw自身降低OpenClaw的学习成本，完成Agent设置、定时任务设置、核心变量提取等一系列复杂任务。

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，例如同时搭建投研助理、办公助理、生活助理等，实现多场景、多角色的专业化适配（后文也有相关案例展示）。

优势3：支持多平台远程控制，移动办公更便捷

OpenClaw支持通过Telegram/飞书/钉钉等主流通讯工具远程发起指令、远程控制Agent，实现随时随地调用能力、接收执行结果，使用灵活度高，能很好适配移动办公、跨设备协作与实时监控需求。

优势4：拥有成熟技能库，可快速复用与二次开发

OpenClaw自带丰富且持续更新的Skills技能仓库，使得用户不必从零开始训练模型，可直接复用成熟能力；同时支持自定义开发、扩展专属技能，真正做到“站在巨人肩膀上”，快速搭建贴合自身需求的个性化工作流。

在实际使用与测试过程中，我们也明显感受到OpenClaw目前仍存在一些有待完善与优化的问题，在这里我们也列举出来以供读者参考：

问题1：整体使用门槛偏高，对普通用户不够友好

OpenClaw对部署环境、配置流程、权限机制等都有一定技术要求，从环境搭建到参数调试，再到权限理解与安全设置，都需要用户具备基础的技术能力。这使得普通用户上手难度较大，确实需要一定学习成本。

问题2：Token消耗较快，需要人工主动介入实现“节流”

长时间对话、多轮任务执行、复杂流程调用等场景下，上下文信息会快速累积，导致Token消耗速度明显加快，这就要求成本敏感型用户定期手动清理上下文，体验上仍有较大优化空间。

问题3：项目仍处于早期阶段，整体规范性不足

作为一款仍在快速迭代的新兴工具，OpenClaw的生态体系与管理机制尚不成熟：权限设计、安全边界等问题仍存在一定争议，实际使用中的风险需要用户自行评估与承担；同时，第三方Skills质量参差不齐，部分技能甚至可能存在恶意代码和安全隐患，在使用时需要谨慎甄别，安全性与可信度有待进一步规范。

综上不难看出，OpenClaw是一款能力突出、潜力巨大，但仍处于成长阶段的智能体工具。它在主动执行、定制化、远程协作与技能复用等方面具备显著优势，能够真正将AI从对话工具升级为可落地的工作助手；但与此同时，其较高的使用门槛、Token消耗管理以及生态规范性与安全性等问题，也需要使用者客观看待。整体而言，OpenClaw更适合具备一定技术基础、愿意投入学习成本并重视风险把控的用户，只要合理使用、谨慎配置，便能充分发挥其独特价值，成为高效的智能协作伙伴。

02

部署安装的三种方式：本地电脑/云服务器/付费一键部署

本章将详细介绍OpenClaw的三种主流部署方案：本地电脑部署、云服务器部署、付费一键部署。三种方式在成本、安全性、稳定性和使用门槛上存在明显差异，读者可根据自身设备条件、安全需求与使用习惯，选择最适合自己的部署方式。

（1）本地电脑部署：适合拥有闲置电脑，或对数据隐私敏感度适中、愿意在日常工作电脑上使用OpenClaw的用户。该方案无需额外成本，但原生部署会存在一定权限与安全风险；不过通过合理的权限配置与环境隔离，可将OpenClaw限制在指定目录与操作范围内，安全性大幅提升。同时，本地部署能更顺畅地调用本地文件、浏览器等资源，更利于OpenClaw发挥“智能助手”的完整能力。

（2）云服务器部署：更适合对安全性、稳定性要求较高的用户。将Agent部署在腾讯云、阿里云等第三方服务器上，可实现24小时不间断在线待命，无需像本地部署那样必须保持电脑全天开机。同时，云端环境相对独立，与本地工作环境物理隔离，隐私与数据安全性更高，适合追求稳定运行、重视工作环境隔离的用户。

（3）付费一键部署：以按月付费的方式，使用第三方提供的开箱即用服务（比如MaxClaw、KimiClaw），操作门槛最低、无需自行配置环境与调试，适合对成本不敏感、追求便捷体验的用户。

我们团队对以上三种部署方式均进行了实际测试与对比，综合成本、易用性与功能完整性，本地部署方案最适合绝大多数普通用户。因此本章将以本地部署为重点，详细讲解具体配置与实操案例。

2.1. 本地部署：WSL为例

本文以Windows+WSL为例，演示本地部署OpenClaw的具体步骤。

第1步：安装WSL

WSL是Windows Subsystem for Linux的缩写，直译是Windows适用于Linux的子系统，是微软官方推出的免费工具。它不需要额外安装虚拟机、也不用分区或重装系统，就能让Windows电脑直接拥有Linux的命令行、工具与运行环境。而且WSL与Windows可以互相直接访问本地文件，方便文件传输与管理。

按下Win+X组合键，在弹出的菜单中选择Windows PowerShell（管理员），执行命令wsl –install，等待安装完成后重启电脑。需要注意的是，在这个过程中，我们需要设置该子系统的用户名和密码，但输入密码时界面并不会显示出来，正常键入并确认即可。

第2步：安装OpenClaw

在cmd窗口下执行命令wsl进入Linux子系统，随后执行官网提供的一键安装命令即可完成部署。

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

安装结束后随即自动进入新手向导（QuickStart），流程包括：设置模型/认证服务商（Model/auth provider）并填写相应API key、选择默认模型、配置聊天渠道（channel，非必需可跳过）、安装Skills（非必需可跳过）等步骤。若对相关选项不熟悉或暂不确定，可直接跳过；后续如需重新设置，执行openclaw onboard命令即可再次进入向导。

完成配置后将自动进入对话界面。后续如需重启OpenClaw对话，可执行以下命令：

• 输入openclaw tui进入终端对话窗口；

• 输入openclaw dashboard进入网页对话窗口。

2.2. 云部署：腾讯云为例

以腾讯云轻量服务器为例，用户可以新购一台实例或重装已有实例的系统来安装OpenClaw。（1）对新购用户：按照相应页面指引完成支付与配置即可。

（2）对重装用户：进入轻量云Lighthouse控制台，在账号下找到需要重装系统的存量实例，进入实例详情页后点击更多，选择重装系统。

在重装系统界面中，依次选择：使用应用模板→AI智能体→OpenClaw（Clawdbot），登录凭证选择重装后设置，按提示完成操作即可。

前往轻量云Lighthouse控制台，找到已选购或重装完成的OpenClaw实例，点击页面中的登录按钮，即可进入腾讯云OrcaTerm远程终端。与本地部署流程一致，执行openclaw onboard命令即可进入初始配置向导。

相比本地部署，云服务器的优势在于可更便捷地修改模型服务商、对话渠道与技能，操作直观且稳定可靠。

2.3. 付费一键部署：KimiClaw为例

付费一键部署是面向非技术用户、追求高效开箱即用的轻量化部署方案。该模式采用订阅制服务，用户仅需完成一次付费，即可免除自行购买服务器、配置运行环境、编写命令行等繁琐操作，大幅降低OpenClaw的使用门槛。

以KimiClaw为例，其官方订阅价格为199元/月，订阅后可在平台内一键完成云端部署，无需本地环境与运维。使用场景上，KimiClaw同时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，兼顾交互友好性与工程实用性。

03

快速上手：基础操作与使用指南

装好之后该怎么用？本章围绕OpenClaw的实际使用方法展开，简要介绍了其核心特色与操作要点——包括高效交互方式、自举配置案例、技能（Skills）库以及移动端远程控制的相关配置方法，帮助用户快速掌握基础操作与使用逻辑。

3.1. 斜杠命令

斜杠命令（Slash Commands）是一类以符号“/”开头的快捷操作指令，广泛应用于AI工具、聊天机器人、终端交互与协作平台中。它可以让用户通过简短命令快速调用功能、执行任务或触发操作，大幅提升交互效率与使用体验。

penClaw内置了完善的斜杠命令体系，相关规范与说明可参考官方文档：https://docs.openclaw.ai/tools/slash-commands。为方便读者快速上手、高效使用OpenClaw，本文整理并汇总了其中最常用、最实用的一批斜杠命令，供大家在实际使用中直接参考与复用。

3.2. OpenClaw自举：场景1&2

前文提到，虽然OpenClaw学习门槛略高，但好在我们可以使用OpenClaw自身降低OpenClaw的学习成本，完成Agent设置、定时任务设置、核心变量提取等一系列复杂任务。本节中我们列举两个场景，实现AI教AI、AI配置AI的高效自举模式。

场景1：自举搭载更多模型

出于成本与效率平衡的考虑，我们在实际使用中往往需要根据任务复杂度灵活切换不同量级的模型。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），我们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。

场景2：设置Agent

在描述这个需求场景之前，我们先了解OpenClaw的核心配置体系。打开Dashboard后，在代理工作区中可以看到一系列关键配置文件。这些文件会在每次启动时自动加载，相当于AI的底层设定，决定了助手的人格、行为边界、沟通风格与工作规范。

其中几个核心文件作用如下：

•USER.md：用户画像，用于存储用户的个人信息、行业背景、关注领域等。

•IDENTITY.md：负责定义助手的身份、专长和工作原则。示例：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；所有分析必须附带数据依据与逻辑说明，不提供模糊建议等。

•SOUL.md：负责定义助手的人格、语气、价值观和行为红线——告诉AI“怎么做人”。示例：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、未经确认执行高危命令、越权操作系统资源等行为。

•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——告诉AI“怎么干活”。例如在投研场景中，什么时候要主动提醒、中断、汇报，遇到异常怎么处理等。

在初始配置阶段，我们既可以直接通过对话（如询问“你是谁”）让OpenClaw自主生成、完善并修正这些核心配置文件，实现自举配置；也可以在Dashboard或工作区目录中手动编辑文档。打造智能体个性的过程不是一蹴而就的，随着使用不断深入，我们还可以做持续微调，逐步打磨出高度贴合自身使用习惯、专业场景与安全要求的专属AI助手。

OpenClaw支持创建并配置独立代理与子代理（Sub-Agent）两类代理角色，可进一步满足复杂场景下的多任务并行处理需求。（1）针对不同的工作职能、使用场景与专业领域，我们可搭建专属的独立代理：每个独立代理均具备专属的人格设定、行为规范、技能库与权限边界，例如投研分析代理、文档处理代理、工具执行代理等，能够实现各司其职、协同协作。（2）而子代理则作为主代理的附属角色，可承接主代理分派的特定任务（如在与主代理的交互中，由子代理执行耗时的策略回测任务并输出结果），适配主代理的任务。

我们以独立代理为例，尝试让OpenClaw在对话中自主创建一个完全独立的量化专家助手。

观察finmaster的配置文件，可以看到其相关配置均已自主定义。在此基础上，我们可通过/agents命令灵活切换不同助手，实现与具备不同人格特质的助手进行多任务协同交互。

3.3. 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，用户可根据场景按需启用、组合与扩展，也可以自创Skill构造工作流。

从本质上看，每个Skill都是一套结构化文件集合，通常包含三类核心内容：

•SKILL.md技能说明书：用于向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：用于安全存放API Key、服务地址、连接参数等关键配置信息；

•可选脚本文件：用于实现技能的具体逻辑、调用逻辑与执行流程。

OpenClaw官方维护了名为ClawHub的技能社区（https://clawhub.ai/），作为Skill的共享与分发平台。用户可以通过命令行执行clawhub install <技能名>快速安装所需技能（需提前通过clawhub login命令完成登录）；同时也支持在对话窗口中直接使用自然语言完成技能的搜索与安装（比如：帮我查询有没有现成的Skill完成XX任务）。

3.4.手机远程控制：飞书为例

OpenClaw官网为支持的消息平台均匹配了相应的说明文档，比如飞书（https://docs.openclaw.ai/zh-CN/channels/feishu）。考虑到常用性与便捷性，我们以飞书为例介绍OpenClaw的移动端控制功能。本文所介绍的配置方法与官网方法稍有不同但没有本质区别，读者可自行按需选择。

第1步：创建应用

首先在电脑端打开飞书开放平台（https://open.feishu.cn/app），点击创建企业自建应用。此处填写的应用名称，将作为聊天机器人的昵称；应用描述会展示在聊天界面中昵称下方；上传的应用图标，则会成为OpenClaw机器人的聊天头像。

第2步：获取应用凭证

在凭证与基础信息板块下，复制对应的App ID和App Secret，并将这两个信息准确填入新手向导的对应输入框中。注意：此步骤需在配置事件订阅前完成，否则会影响后续操作。

第3步：权限导入

点击权限管理页面中的批量导入/导出权限按钮，选择“批量导入”，粘贴官方文档（https://docs.openclaw.ai/zh-CN/channels/feishu）中提供的权限配置json文本，即可一键完成所需权限的新增。

第4步：添加机器人

单击“添加应用能力”，在“机器人”卡片左下角点击添加。

第5步：配置事件订阅

在事件订阅页面：选择使用长连接接收事件（WebSocket模式），再添加事件“接受消息”。

第6步：创建版本、发布与初次对话

至此，应用配置已全部完成。按规范创建版本并发布应用后，在手机端飞书App搜索第一步设置的应用名称，即可找到对应头像的聊天机器人。首次发送消息会收到一条配对命令（下图红框处），在命令行中输入该配对命令完成绑定，即可与机器人正常对话。

04

场景实践：从案例出发，体会OpenClaw带来的切实增量

传统对话式AI仍停留在对话交互、内容生成、信息查询等浅层应用，只能在预设框架内提供标准化服务，无法真正深入业务场景、对接复杂系统、实现自主部署与深度定制。而OpenClaw打破了这一局限，它不只是一个对话工具，更是一款可独立部署、可深度拓展、可长期在线运行的智能实体。传统AI对话难以实现的私有化部署、全天候稳定运行、自定义逻辑拓展等功能，在OpenClaw上都有机会实现。

本章将立足真实工作流，围绕数据提取、策略开发、实习生招聘、报告生成与归档等投研场景，讨论OpenClaw可能为投研工作带来切实可落地的提升角度，体会OpenClaw带来的切实增量。

4.1.场景3-5：本地文件读写（投价报告/调研总结/量化回测）

场景3：撰写上证50投资价值分析报告，并输出到特定文件夹

我们尝试通过OpenClaw自主完成文件写入工作：仅输入指令“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”的格式要求，自主完成内容创作、文件生成与写入。

场景4：整理基金经理调研纪要

类似地，我们通过OpenClaw布置一个同时需要作数据读写的要求，发现AI也能实现了“文件读取-信息抽取-结构化分析-多格式输出”的相对复杂的任务。

场景5：风险平价策略回测

本案例中，我们借助OpenClaw开展量化回测任务。在并未给出底层数据的条件下，OpenClaw按要求设计了合适的工作流，正确匹配到了底层数据并给出了完整代码与结果文件，便于后续二次开发与结果校验。

4.2.   场景6：邮箱管理

将电子邮箱与OpenClaw完成绑定后，系统可自动实现邮件内容智能总结、关键信息定期跟踪、高效协同沟通及智能自动回复等功能，大幅提升邮件处理效率与信息利用价值。本文以实习生招聘场景为例，展示了OpenClaw在远程办公场景下的实际落地应用。

4.3.   场景7：定时任务

对于具备规律性、周期性的投研任务需求，可通过OpenClaw配置定时任务，相关设置在OpenClaw Dashboard中即可便捷完成。以股价预期调研为例，我们可设定AI每周自动读取指定路径下的调研资料，基于内容完成情绪分析与未来股价预期打分，实现任务流程的自动化、常态化执行。

4.4.   场景8：封装专属技能（数据库查询）

尽管当前有很多现成取数技能，但出于安全性、即时性与准确性考虑，我们也尝试了在OpenClaw中封装专属技能——实现AI从东吴金工SQL数据库中自主发起查询、提取并结构化输出目标数据的全流程自动化。下图示例中，我们尝试通过OpenClaw复用这个技能，查询中信一级行业单日表现并分析结果。

05

总结与展望

我们深切感受到，当下正处于深刻变革的时代。智能化技术升级已实现效率跨越式提升与可量化、可验证的业务价值增量，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，优化工具落地与实践路径，推动投研效率实现新一轮突破与跃升。

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；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；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。

报告来源

本文源自报告《OpenClaw深度测评与应用指南》

报告时间：2026年3月6日

发布报告机构：东吴证券研究所

报告作者：于明明   S0600525120002，孙石  S0600526020001，吴彦锦 S0600526020004

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