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专题报告：OpenClaw赋能金融投研应用进阶，多Agent协作、Token优化、Skills应用与开发——AIAgent赋能金融投研应用系列之四。今年 1 月下旬以来，OpenClaw 在国内外社交媒体上突然爆火，引发市场高 度关注。OpenClaw 的迅速走红并非偶然，而是技术进步、用户需求与市场 时机多重因素叠加的结果。与此同时，国内主要云厂商都迅速跟进，推出一 键部署方案，方便普通用户快速搭建个人 AI 助理。 2026 年 3 月 2 日，OpenClaw 在 GitHub 上以 25 万星标数超越 Linux 和 React，登顶 GitHub 历史总榜第一，仅用四个月完成从发布到登顶的爆发 式增长，引发科技界广泛关注。目前 OpenClaw 在 GitHub 上的星标数量已 突破 32 万且仍在不断增长，以 OpenClaw 为基础的各种全能助手和垂类应 用开始批量落地。 在报告《个人 AI 助理 OpenClaw 部署及其在金融投研中的应用研究——AI Agent 赋能金融投研应用系列之二》、《OpenClaw 赋能金融投研：17 个高 效应用案例详解——AI Agent 赋能金融投研应用系列之三》中，我们详细 介绍了 OpenClaw 的部署以及在日常工作（基础文件管理、收发邮件等）、 娱乐项目（AI 绘本生成、Seedance 视频生成等）、研究分析（深度研究课 题、stock-analysis skill 完成个股分析等）、策略开发与代码生成（“杯 柄”形态选股、全自动因子挖掘与回测）等不同领域的应用。 但随着交互频次的增加，OpenClaw 普通的单智能体架构的负荷会越来越重， 上下文也会越来越长且较为杂乱，可能存在相互污染与误导的可能性。为此 我们建议将不同领域的工作分拆开来，交给不同的 Agent 来处理，不仅可 以提升工作效率，还可以让每个 Agent 更加聚焦各自的细分领域，不会相 互干扰和污染。针对 Token 消耗较快的问题，本文分别从四个层面提出降 低 Token 消耗的实用建议：内置命令、使用习惯优化、Skills 应用与架构 级改进等。 在日常投研工作中，存在着大量重复性高、流程固化的任务，例如每日行业 动态汇总、定期数据更新、周期性报告生成等。将此类高频工作流封装为自 定义技能（Skills），可实现“一键执行、定期复用”，从而从根本上避免 手动重复操作。OpenClaw 的技能开发无需代码基础，用户只需将工作流逻 辑拆解并告知 OpenClaw 即可完成。