2026年专题报告：个人AI助理OpenClaw部署及其在金融投研中的应用研究——AIAgent赋能金融投研应用系列之二

OpenClaw 成为开年以来最受关注的现象级开源产品

1.1 OpenClaw：从个人项目到现象级开源产品

OpenClaw 是一款具备主动执行能力、可操作本地应用的 AI 智能体。其前身是 2025 年底由奥地利开发者 Peter Steinberger 创立的开源项目"Clawdbot"，该 项目在 2026 年 1 月突然爆红，GitHub 星标在短时间内突破了 10 万大关，成为 最受关注的开源项目之一。然而，由于名称“Clawd”与 Anthropic 的 “Claude”在拼写和发音上高度相似，项目在 2026 年 1 月 27 日首次更名为 Moltbot。“Molt”意为龙虾蜕壳，寓意项目不断成长。两天之后，项目再次更 名并最终定名为 OpenClaw。新名称中“Open”凸显项目开源开放的社区驱动特 质，“Claw”则保留了贯穿始终的龙虾文化符号。

截至 2026 年 2 月 4 日，OpenClaw 在 github 上的星标已超过 15.7 万，且关注度 仍在持续攀升，显示出开源社区对这款接近真实需求的 AI 助理项目的高度关 注。

1.2 OpenClaw 走红原因：技术、需求与市场的三重共振

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。 首先，与传统 Agent 项目不同，OpenClaw 通过本地网关形态将 AI 从一个桌面软 件转变为可拓展为聊天应用的随身入口。用户可以通过 WhatsApp、Telegram、 Discord 等日常通讯工具随时随地下达指令，远程操控电脑或其他设备。这种 “消息即指令”的交互方式，大大降低了使用门槛。 其次，随着海内外大模型厂商这几年模型的不断迭代和升级，当各大厂商的大 模型底座能力趋于稳定，行业关注点正从模型能力转向应用如何落地。 OpenClaw 的出现提供了一个可感知的实用标杆。它不仅能理解复杂指令，更能 通过执行层“完成任务”，如管理邮箱、日程、自动化任务、浏览网页、执行脚 本等，像一个 24 小时不休息的 AI 管家。 再者，OpenClaw 的开源策略极大地激发了开源社区的参与热情。其在 GitHub 上 短短几天内星标数突破 10 万，吸引了大量开发者参与二次开发与功能贡献。开 源模式不仅加速了功能迭代，还催生了丰富的技能生态，形成一个积极的反馈 循环。

1.3 OpenClaw 工作原理与核心架构

OpenClaw 的核心架构可以理解为一个个人 AI 操作系统，其设计目标是将大语言 模型的“思考”能力与本地系统的“执行”能力深度融合。它采用了清晰的分 层设计，主要由以下核心组件构成： Gateway（网关）：作为整个系统的神经中枢，Gateway 是一个常驻后台的守护进 程，通常运行在本地设备的 18789 端口上。它负责消息路由、会话上下文管 理、技能调度与安全认证，是所有交互和执行的调度中心。Gateway 通过WebSocket 协议与各种客户端、工具和事件系统连接，确保指令与反馈能被实时 传递。 Agent（智能体）：Agent 是系统的“大脑”，负责驱动思考过程。它接入用户配 置的大语言模型，处理复杂的上下文记忆与逻辑推理，将用户的自然语言指令 分解为一系列可执行步骤。目前 OpenClaw 已支持多种主流大模型，使得用户可 以根据任务需求灵活切换。 Skills（技能）：Skills 赋予了 OpenClaw 实际执行力。每个 Skill 是一个独立 的功能模块，用于定义具体操作，如网页浏览、文件管理、邮件处理等。目前 开源社区已收录了大量技能，覆盖开发工具、办公自动化、家庭物联网等多个 领域。 Memory（记忆）：OpenClaw 实现了多层记忆架构，包括会话缓存、每日笔记、长 期知识库和用户个性化设置等。这使得 AI 助手能够从过往交互中学习用户偏 好，提供连贯的个性化服务。 一个典型的任务在 OpenClaw 中的执行流程如下： 指令接收：用户通过集成的通讯平台（如 Telegram）发送自然语言指令。 路由与处理：消息被对应平台的 Channel 组件接收，转换为标准格式后发送至 Gateway。 规划与执行：Gateway 将指令和上下文提交给配置的 Agent。Agent 分析指令， 将其拆解为子任务，并决定调用相应的 Skills 工具。 结果返回：Skills 工具执行完毕，将结果返回给 Gateway，最终通过原路径返 回给用户。

借助云厂商实现 OpenClaw 的快速部署与应用

2.1 借助腾讯云轻量服务器实现一键部署

由于 OpenClaw 具备超级系统权限，我们强烈建议将其部署在与工作电脑或个人 电脑相隔离的环境中。相较而言，云服务器是更简单且更高效的方案。在 OpenClaw 爆火的同时，国内云厂商如腾讯云、阿里云、优刻得、火山引擎等均 反应迅速，都快速宣布了接入支持。本文中我们以腾讯云 Lighthouse 一键部署 OpenClaw 为例，来介绍如何快速部署个人 AI 助理。 对于腾讯云 Lighthouse 的新老用户而言，分别可以通过选购一台新实例、重装 一台现有实例来使用应用模板安装 OpenClaw。例如在已有的 Lighthouse 安装 OpenClaw，可以直接在实例页面内点击“…”或“更多”按钮，找到并点击重装 系统。在重装系统的页面，选择“使用应用模板 > AI 智能体 > OpenClaw （Clawdbot）”，然后即可一键安装好 OpenClaw 环境及应用。

2.2 配置飞书开放平台完成链接

首先我们打开飞书开放平台，进入“创建企业自建应用”，填写应用名称和描 述，然后在“添加应用能力”->机器人，点击“添加”。 在应用的“凭证与基础信息”页面复制 App ID 和 App Secret，并输入到 OpenClaw 配置窗口，如此即完成了 OpenClaw 与飞书平台的链接。

配置完成后即可在版本管理与发布页面创建版本并发布，发布之后即可在飞书 平台上搜索到刚刚创建好的机器人并与之开启对话，至此我们已完成了 OpenClaw 个人 AI 助理的全部配置工作。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）