18｜金融投研助手构建：如何用 OpenClaw 构建专业领域 Agent？
Henry
你好，我是 Henry，欢迎来到《OpenClaw 核心原理与实战》。
前两节课我们完成了环境搭建和多 Agent 配置。Agent 已经能在你的聊天窗口里回复消息了。但你可能会发现一个问题：通用助手什么都能答两句，但什么都不够专业。问它“茅台估值贵不贵”，它给你一段泛泛而谈的话；问它“新能源板块有什么风险”，它讲的全是正确的废话。
问题出在哪？Agent 有“脑子”（LLM 推理能力），但没有专业手册，它不知道该用什么框架去分析、该去哪查数据、该按什么格式输出结论。就像你招了一个智商很高的实习生，但没给他任何培训材料，他只能靠常识应付。
这就是今天要解决的核心问题：怎样把专业知识“灌”给 Agent，让它从“什么都能聊”变成“一个领域做精”？
OpenClaw 给出的答案是 Skill，一种用 Markdown 编写的行为指引文件，注入到 Agent 的 System Prompt 中。今天我们就用金融投研作为实战场景，走通一条完整链路：写一个 Skill（教 Agent 怎么分析）→ 改一段配置（给 Agent 搜索和记忆能力）→ 在聊天窗口验证效果（发一句话，收到专业分析结论）。整个过程不写一行代码，全靠配置。
理解 Skill：给 Agent 一本操作手册
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