OpenClaw应用：为Agent重构投研信息底座

核心矛盾识别

当前Agent在投研场景中的性能瓶颈主要源于信息基础设施与Agent能力的错配。传统投研工具（如Wind、Word/PPT文档、PDF研报）是“人类友好型”数据形态，对Agent而言是“高成本可读”的。释放Agent性能的关键在于搭建“人类友好型数据”与“Agent友好型数据”之间的转换层。

两条主线的系统性建设

1. 数据源侧：以“问财SkillHub”为专业数据接入通道，覆盖数据查询、选股器、事件宏观、研究评级、信息搜索五大类数十个Skill，为OpenCLaw个人投研Agent团队提供稳定、合规、专业化的原始数据来源。
2. 知识库侧：以“Obsidian+LLM维护的Wiki”为本地知识底座，配合OpenCLI、Obsidian Web Clipper、MarkItDown等工具链，构建“信息采集-格式归一-知识沉淀-高效检索”的全链路闭环。

投研分析助手升级

在专业数据源与知识库双翼加持下，原有的ClawResearch Agent升级为具备稳定数据访问能力与私有知识沉淀的投研分析助手，真正具备辅助投资决策的现实基础。

风险提示

大语言模型输出随机性风险、大语言模型理解偏差风险、模型迭代升级风险、信息安全事故风险、AI技术发展不完善风险。