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原文出处：拓端数据部落公众号

关于分析师
在此对Ai Shi 对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在Georgia Institute of Technology完成了计算机科学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python、机器学习、数据分析、多模态模型应用。他曾作为Google Developers Expert in ML(Gen AI)，在技术领域拥有3年以上经验。

 

传统的聊天机器人只能处理单次、无状态的对话，无法胜任需要长期记忆、定时执行和多步骤协作的复杂任务。在实际客户咨询项目中，我们频繁遇到自动化监控、定时报告生成、多源信息整合等需求，这些需求若通过传统脚本或 API 管理，不仅开发成本高，而且维护困难。我们团队曾为一家金融科技客户设计了一套基于大型语言模型的持续工作流方案，帮助他们实现了每日市场简报自动生成、异常监控报警等功能。

本文内容改编自该咨询项目的技术沉淀，并且已通过实际业务校验，该项目完整教程已分享至交流社群。阅读原文进群获取更多最新 AI 见解和行业洞察，可与 900+ 行业人士交流成长；还提供人工答疑，拆解核心原理、代码逻辑与业务适配思路，帮大家既懂怎么做，也懂为什么这么做；遇代码运行问题，更能享 24 小时调试支持。

本文将带你探索 Kimi Claw——一个由 Kimi 平台推出的持续运行 AI 代理。不同于传统聊天机器人，Kimi Claw 具备长期记忆、定时任务、技能安装、文件工作区和外部通道集成能力。我们通过五个真实场景的实验，展示如何用自然语言驱动持续工作流，并剖析其背后的技术逻辑与适用边界。

项目整体流程（竖版）：

启动 Kimi Claw
    ↓
配置工作区（云环境）
    ↓
创建定时任务 / 安装技能 / 设置通道
    ↓
任务自动执行 → 生成结果 → 推送至指定渠道
    ↓
监控与管理（通过对话调整）

Kimi Claw智能AI代理简介

AI代理从早期只能处理孤立提示的聊天机器人，逐步发展为具备长期记忆、任务调度能力的智能代理。Kimi Claw便是一款云托管的个人AI代理，内置在Kimi平台中，拥有长期记忆、自定义角色行为、定时任务、ClawHub技能安装、文件工作区及外部渠道集成等功能。
使用Kimi Claw的步骤十分简便。先注册或登录Kimi账户，再从左侧边栏打开Kimi Claw。

接着点击创建Kimi Claw，也可链接现有的OpenClaw。

等待约30到60秒，工作区即可初始化完成。

初始化后，便能看到连接个人代理环境的持续聊天界面。Kimi Claw底层采用Kimi K2.5 Thinking模型，这是一款推理优化变体，专为多步骤规划、工具使用和结构化决策设计，能更可靠地处理研究、调度与技能执行等工作流。且所有执行都在Kimi基础设施中进行，无需本地安装、API密钥或环境设置，也不用配置服务器或自动化工具。

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多模型融合预测方法概述

股票预测中，单一模型难以捕捉数据全部特征，多模型融合则可综合各模型优势。LSTM长短期记忆网络擅长捕捉时间序列特征，RF随机森林能处理非线性关系，XGBoost极端梯度提升分类能力优秀，LR逻辑回归提供稳定基准线。结合DeepSeek与LangGraph可自动化数据分析流程，提升预测效率与准确性。
DeepSeek是开源AI模型里的“金融计算能手”，最新的DeepSeek-r1/DeepSeek-V3采用多专家机制，总参数量庞大，但每次计算仅启用部分参数，既保证推理准度，又不消耗过多资源，十分适合股票量化分析这类“要精度也要速度”的场景。LangGraph则是AI分析的“流程指挥官”，基于LangChain开发，核心是将复杂分析任务拆分为小步骤，用流程图串联，每个步骤要么调用算法，要么让DeepSeek进行推理。

实战案例与观察

以下案例均基于实际测试，展示 Kimi Claw 在不同场景下的表现。

案例1：实时信息查询——基础能力验证

首先测试其联网搜索能力。我们输入：

# 用户提示词示例
user_query = "查询当前国际金价（以人民币计）"
# 此处省略了底层搜索调用细节

Kimi Claw 自动执行网络搜索，返回包含当前日期、金价及来源的详细结果。整个过程不到 5 秒，输出结构化信息，适合快速决策。但此场景下它仍像普通聊天机器人，未体现持续代理优势。

定时任务设置

Kimi Claw还能设置定时任务，例如每天早上9点搜索大语言模型和多模态AI领域的新论文、模型发布与工具，并提供5个关键更新。

仅需一条自然语言提示，Kimi Claw就会自动创建类似cron的定时任务，每天在指定时间运行。我们还可通过后续聊天命令轻松创建、更新和删除这些定时任务，让持续自动化管理变得轻量且对话化。不过目前存在操作可见性有限的限制，虽类似cron的执行可靠，但对执行日志、交付历史或故障处理的可见性不足，用户对任务生命周期的监控和控制较少。

定时任务——从对话到自动化

真正体现代理特性的是定时任务。我们输入：

# 设置定时任务提示词
scheduled_task = """
每天早上 9:00 搜索大语言模型和多模态 AI 领域的最新论文、模型和工具，
汇总 5 条关键更新推送给我。
"""
# 系统自动转换为 cron 表达式：0 9 * * *
# 此处省略了任务创建后的确认信息

Kimi Claw 自动创建了一个每日 9 点执行的 cron 任务，并在指定时间通过对话窗口推送摘要。我们可以通过后续指令修改或删除任务，例如：

# 删除任务指令
cancel_command = "取消早上的 AI 更新任务"

这种交互式管理让自动化变得极其轻量。不过目前缺乏任务执行日志和失败通知，监控能力有限。

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案例3：ClawHub 技能安装——扩展专业能力

Kimi Claw 支持通过 ClawHub 安装专用技能。我们尝试安装一个 CSV 探索性数据分析（EDA）技能：

# 安装技能提示词
install_skill = """
在 ClawHub 中搜索并安装最适合做 CSV 数据探索性分析的技能，
要求支持图表生成。安装后按步骤引导我完成分析，尽量少提问。
"""
# 系统自动搜索并安装了 'csv_eda_skill'

技能安装后，它并没有直接运行，而是先询问数据集的目标和背景。这种“需求澄清”步骤保证了分析的相关性。随后，技能自动执行数据概览、质量检查、关键洞察，并生成图表。但生成的图表未在对话中显示，而是返回一个内部路径：

/root/.openclaw/workspace/ev_brand_analysis.png

该路径在云工作区中，用户无法直接访问，导致可视化成果不可用。这暴露了当前版本在文件输出方面的局限。

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案例4：多步研究任务——结构化报告生成

我们测试一个更复杂的研究需求：

# 多步研究提示词
research_task = """
调研排名前五的开源 AI 代理框架，从架构、记忆模型、工具支持、生产就绪度四个方面进行比较，
输出结构化报告。
"""

Kimi Claw 自动执行多源搜索，并将结果整理成对比表格，便于评估各框架的优缺点。整个过程无需人工干预，报告逻辑清晰，体现了规划与执行能力。但部分结论缺乏来源引用，对于需要验证的决策场景，仍需人工复核。

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四、结论与展望

通过上述案例，我们看到 Kimi Claw 成功将自然语言指令转化为持续运行的自动化工作流，尤其在定时任务和多步研究场景中表现稳定，大幅降低了自动化门槛。其技能安装机制为扩展专业能力提供了可能，但文件输出和外部通道的可靠性仍是短板。

当前版本最适合异步、长期运行的任务，如每日监控、定期报告、数据流水线。对于需要即时交互或严格监控的场景，仍需等待功能完善。

若想深入了解底层模型原理，可参考 Kimi K2.5 相关文档；若需构建多代理系统，推荐学习 LangGraph 等框架。

完整内容及更多 AI 见解和行业洞察请进群获取。

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五、常见问题

5.1 Kimi Claw 免费吗？

不免费，需 Allegretto 及以上套餐。付费后使用云基础设施，无额外 API 费用。

5.2 与普通 Kimi 聊天有何区别？

Kimi 聊天是会话式、无状态的；Kimi Claw 则是持久的云代理，具备长期记忆、定时任务、技能安装和文件工作区。

5.3 能否连接其他平台？

目前仅支持 Telegram（测试版），未来可能扩展。国内用户可考虑自建企业微信机器人作为替代。

5.4 可以本地部署吗？

不能。Kimi Claw 是完全托管的云服务，用户只能通过网页或支持的外部通道访问，无终端或本地运行选项。