股票投研AI Agent开发
案例介绍
在项目中负责整体架构设计、模块拆分、核心流程实现、Agent 编排和部署排障。系统包含采集模块、分析模块、存储模块、发送模块和复盘模块，其中 OpenClaw 主要用于 Agent 运行编排、任务调度、模型调用配置和自动化流程衔接；Python 业务模块负责具体的数据采集、结构化分析、结果入库、报告生成和推送。项目中也实践了日志观测、异常记录、token 消耗优化、权限边界控制和服务端运行维护。
该项目经验可迁移到企业情报采集、行业资讯监控、竞品分析、舆情分析、自动报表、AI 文档抽取、数据清洗、智能客服知识库、业务流程自动化等场景，适合需要将大量非结构化信息自动整理为结构化数据和决策参考的项目。
股票投研AI Agent开发
案例介绍
股票投研 AI Agent：近期独立设计并实践的一套基于 Python、OpenClaw、数据采集、LLM 分析、轻量级数据库、定时任务和自动报告生成的投研辅助系统。系统围绕“信息采集 → 智能分析 → 股票提取 → 结构化打分 → 报告生成 → 复盘优化”的流程构建，用于从文章、网页、社群内容等非结构化信息中提取股票名称、股票代码、相关事件、利好利空因素、技术形态描述和关注理由，并生成结构化结果。
在项目中负责整体架构设计、模块拆分、核心流程实现、Agent 编排和部署排障。系统包含采集模块、分析模块、存储模块、发送模块和复盘模块，其中 OpenClaw 主要用于 Agent 运行编排、任务调度、模型调用配置和自动化流程衔接；Python 业务模块负责具体的数据采集、结构化分析、结果入库、报告生成和推送。项目中也实践了日志观测、异常记录、token 消耗优化、权限边界控制和服务端运行维护。
该项目经验可迁移到企业情报采集、行业资讯监控、竞品分析、舆情分析、自动报表、AI 文档抽取、数据清洗、智能客服知识库、业务流程自动化等场景，适合需要将大量非结构化信息自动整理为结构化数据和决策参考的项目。
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