人工智能行业:投研人如何养“虾”?-260310(31页).pdf

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1、证券研究报告投研人如何养“虾?OpenClaw是GitHub星标最多的开源项目,代表着未来AI应用的一个重要方向。但当前0penClaw还处在早期探索阶段,并非成熟的生产力工具。对投研从业者来说,当前0penClaw的应用也仍然处在探索阶段,待“龙虾”工具成熟之时,或意味着投研工作流的根本性变革。当前,对于投研来说,除了部分案头工作外,OpenClaw的主要应用体现在定制化监控信息推送和编程工具编排,比如定制化盯盘、抓数据、写SQL、跟踪公告和研报、监控特定网页、生成日报这些重复性劳动,以及同时调用多个Al编程工具如ClaudeCode、Codex等,这些都可以交给OpenClaw完成。本报告

2、并非从技术部署或功能演示出发,而是以真实投研工作流为核心,完整呈现我们在不侵入内部数据的前提下,如何构建一套覆盖全链路的投研数字员工体系。我们自建了一系列投研场景切实可用的Skil,整套体系分为四层。数据层通过wind-sql-query、gogoal-sql-query、fin-data-lookup与web-search-router四个工具,对接Wind、GoGoal等主流金融数据库及公开网络信息,统一数据入口,按需路由。监控层部署了七个专项模块,涵盖A股公告跟踪、市场异动扫描、研报摘要提取、自选股预警、上游价格监测以及城投风险和可转债风险的实时信号捕捉,实现对市场关键变量的持续覆盖。分

3、析层由cn-industry-chain-tracker、corporate-research与cn-backtest-plus构成,分别支持产业链穿透追踪、个股深度研究与量化策略回测,承接监控层输出的信号并转化为可落地的研究判断。输出层以cn-report-builder自动生成结构化研究报告,并通过skill-orchestrator协调跨层任务的编排与协作,将上述各环节的成果整合为完整的投研交付物。报告按四个递进层次展开:配置与模型选择、手机接入、自建投研SkiI丨体系、如何创建skiII和让龙虾跑起来,并且调用多个编程工具编排。配置和模型接入选择本地配置较为复杂,国内云厂商和大模型厂商

4、都收取费用。尝鲜体验可以先用kilo.ai的claw,它已经完整部署了OpenClaw,开箱即用,无需自行搭建环境。目前提供免费试用,截止到3.23,无需绑定信用卡,也方便绑定QQ,适合先上手感受一下OpenClaw的实际效果,之后再决定是否自行部署或继续使用托管服务。(divcenter)#模型选择:付费和免费(/divcenter)OpenClaw的每次请求任务都包含了很长的上下文,因此需要在模型能力、模型价格、处理任务复杂性角度权衡模型选择建议:没有明确工作流的情况下使用Codex编程工具授权的接口,工作流明确、且大量使用的情况下使用MiniMax-M2.5或者GLM-5,或者Kilo、

5、Openrouter提供的免费模型OpenAlCodex明确不限制OpenClaw工具的接入,其他工具如ClaudeCode、GeminiCLI、Antigravity接入会导致封号Modelsin/modelpicker(multi-select)权限开启:本地安装默认情况下是Messaging,没有读写编辑执行等权限,是个聊天机器人对于mainworkspace,需要调为coding或full才有较多的权限来实现预期功能搜索设置OpenClaw内置两个轻量web工具:web_search用于通过BraveSearchAPl、PerplexitySonar、GeminiGoogleSearc

6、hgrounding、Grok或Kimi搜索网页;web_fetch用于HTTP抓取并提取可读内容。Brave返回结构化结果(标题、URL、摘要);Perplexity返回带引用的AI合成答案;Gemini返回基于GoogleSearchgrounding的AI合成答案并附带引用。如果不配置搜索API,OpenClaw则只能以打开浏览器再读取网页源码来获取外界信息bullet建议使用Gemini(有免费额度)或者Kimi的key(国内直连)来配置手机接入的最新方法QQ接入用于

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