專題報告：OpenClaw賦能金融投研應用進階，多Agent協作、Token優化、Skills應用與開發——AIAgent賦能金融投研應用系列之四.pdf

專題報告：OpenClaw賦能金融投研應用進階，多Agent協作、Token優化、Skills應用與開發——AIAgent賦能金融投研應用系列之四。今年 1 月下旬以來，OpenClaw 在國內外社交媒體上突然爆火，引發市場高 度關注。OpenClaw 的迅速走紅并非偶然，而是技術進步、用戶需求與市場 時機多重因素疊加的結果。與此同時，國內主要云廠商都迅速跟進，推出一 鍵部署方案，方便普通用戶快速搭建個人 AI 助理。 2026 年 3 月 2 日，OpenClaw 在 GitHub 上以 25 萬星標數超越 Linux 和 React，登頂 GitHub 歷史總榜第一，僅用四個月完成從發布到登頂的爆發 式增長，引發科技界廣泛關注。目前 OpenClaw 在 GitHub 上的星標數量已 突破 32 萬且仍在不斷增長，以 OpenClaw 為基礎的各種全能助手和垂類應 用開始批量落地。 在報告《個人 AI 助理 OpenClaw 部署及其在金融投研中的應用研究——AI Agent 賦能金融投研應用系列之二》、《OpenClaw 賦能金融投研：17 個高 效應用案例詳解——AI Agent 賦能金融投研應用系列之三》中，我們詳細 介紹了 OpenClaw 的部署以及在日常工作（基礎文件管理、收發郵件等）、 娛樂項目（AI 繪本生成、Seedance 視頻生成等）、研究分析（深度研究課 題、stock-analysis skill 完成個股分析等）、策略開發與代碼生成（“杯 柄”形態選股、全自動因子挖掘與回測）等不同領域的應用。 但隨著交互頻次的增加，OpenClaw 普通的單智能體架構的負荷會越來越重， 上下文也會越來越長且較為雜亂，可能存在相互污染與誤導的可能性。為此 我們建議將不同領域的工作分拆開來，交給不同的 Agent 來處理，不僅可 以提升工作效率，還可以讓每個 Agent 更加聚焦各自的細分領域，不會相 互干擾和污染。針對 Token 消耗較快的問題，本文分別從四個層面提出降 低 Token 消耗的實用建議：內置命令、使用習慣優化、Skills 應用與架構 級改進等。 在日常投研工作中，存在著大量重復性高、流程固化的任務，例如每日行業 動態匯總、定期數據更新、周期性報告生成等。將此類高頻工作流封裝為自 定義技能（Skills），可實現“一鍵執行、定期復用”，從而從根本上避免 手動重復操作。OpenClaw 的技能開發無需代碼基礎，用戶只需將工作流邏 輯拆解并告知 OpenClaw 即可完成。