在“数字员工”标签的加持下，近期，海外开源AI Agent（智能体）OpenClaw（昵称“龙虾”）几乎一夜成名，“养龙虾”风潮顷刻间席卷国内。
大模型厂商、互联网大厂、金融数据服务商等，纷纷加速布局类“龙虾”应用。
财富管理行业同样跃跃欲试，但不同机构的落地路径悄然分化。
21世纪经济报道记者了解到，近日，有机构率先推出“投顾龙虾”，尝试将OpenClaw引入服务过程，辅助实现基金数据查询、资金规划等功能。
然而，不少券商对此类应用保持谨慎态度。“券商的业务类型风险更高。天然的行业和业务属性，决定了券商机构此时不可能张开双臂拥抱‘龙虾’。”一位券商人士向21世纪经济报道记者指出。
合规考量之下，券商机构更倾向“量体裁衣”，探索适合自身业务场景的AI智能体应用。
一热一冷之间，折射出金融机构拥抱AI智能体时，在创新与风控之间的微妙平衡。
投顾机构试水“养虾”
近日，独立销售机构盈米基金率先推出“投顾龙虾”，为财富管理机构“养龙虾”打了样。
所谓“投顾龙虾”，盈米基金解释，在接入盈米且慢MCP工具后，“龙虾”可解锁机构级投资顾问的能力，帮助实现基金数据查询、基金诊断、资金规划和资产配置建议等投资服务功能。
并且，为进一步降低技术门槛，盈米基金同步启动“云养虾计划”，通过群运营，用户无需自行搭建环境就可以体验到已配置好的OpenClaw智能体。
“OpenClaw要在财富管理等专业领域使用出好的效果，需要有这个领域专有的MCP和Skills的支撑，我们因为已经有成熟的MCP体系，Skills体系也在不断完善中，所以提效是明显的，我们也发布了盈米MCP接入OpenClaw的指南，发布后业界响应很热烈，注册跟调用数据都大幅提升。”盈米基金高级副总裁、且慢业务负责人林杰才向记者指出。
在此之前，该公司在AI智能体投顾服务应用方面已有多种尝试。
例如，2024年5月，盈米基金且慢平台推出了证券行业首个AI大模型投顾服务——AI小顾，采用的是多Agent架构，并且其智能投顾文本生成算法通过国家网信办算法备案，开创了全Agent化智能投顾交互的全新模式。
2026年2月，盈米基金旗下且慢AI小顾（AI大模型投顾服务）搭载全新多元模型矩阵，接入且慢MCP与智能体生态，以打破数据与决策的壁垒。据悉，且慢AI小顾目前已构建超30个金融专家代理（Agent），覆盖宏观研究、基金分析、资产配置等多个领域。
不过，多数机构对OpenClaw的应用仍处于探索阶段。
中欧财富透露，内部已组建专项小组开展OpenClaw工具的部署与试用工作，目前处于技术验证与场景探索阶段，尚未进入正式投产应用。
该公司有关人士透露，目前的测试场景主要包括：第一，个人/团队数字分身构建：将业务人员的专业技能和工作经验进行数字化沉淀，创建可复用的“数字分身”，实现知识资产的积累与传承；第二，标准化业务流程自动化：针对基金代销业务中的常见咨询场景、报告生成、数据整理等重复性工作进行自动化；第三，内部工具联动探索：尝试将OpenClaw与公司现有办公系统、业务系统进行对接验证。
券商自研智能体应用
大型券商对部署“龙虾”显得更为谨慎，特别是，目前鲜有券商宣布在财富管理业务端落地了类“龙虾”应用。
“券商不会轻易把OpenClaw布局在财富管理业务端，我们内部有各种合规红线，有风险的AI应用肯定不能直接接触客户的资产。相比其他金融机构，券商的业务类型风险更高。天然的行业和业务属性，决定了券商机构此时不可能张开双臂拥抱‘龙虾’。”一位券商人士向记者指出。
其他接受记者采访的大中型券商亦表达了类似的观点。
有券商合规人士解释，OpenClaw存在信任边界模糊问题，如未进行有效权限管控，容易被诱导执行越权操作，甚至被恶意接管，进而引发信息泄露、系统受控、网络攻击等安全事件。“我们公司暂时还未直接在To C业务中部署龙虾。”他表示。
但谨慎不代表券商会固步自封。目前，一些券商已经在“量体裁衣”，探索适合券商业务场景的AI智能体应用。
广发证券表示，公司已在安全可控范围内启动类OpenClaw的AI Agent应用及技术探索，秉承安全先行、合规准入、引导探索的原则，通过事前报备、独立网段安全沙箱、最小权限控制等方式，可控有序地探索类OpenClaw的AI Agent应用，并开展技术边界验证。
“公司在应用、技术、安全管控三个方向探索推进，通过成立OpenClaw技术调研小组，聚焦智能办公、个人助手类助理类应用，投顾、投研工具类业务场景；技术验证方面，强化OpenClaw安全管控功能、探索金融Skill插件研发等工作，重点验证技术可行性与安全性。”广发证券具体介绍道。
还有券商透露，目前正自主研发限于内部员工使用的超级智能体。
国元证券人工智能团队负责人于申在接受媒体采访时指出，“OpenClaw让大家看到了AI Agent的可能性，但每个行业都需要自己的Agent。”
据华福证券数智赋能部相关负责人介绍，券商自研的AI Agent绝大多数采用ReAct（推理—行动）架构，仅解决特定业务场景问题，设计目的性强。
此外，上述券商人士告诉记者，其所在公司是典型的稳健派。目前，公司在私有云上部署“龙虾”，员工可以申请在私有云上使用“龙虾”。
“在私有云上部署龙虾的好处是，能够确保数据安全，因为我们只给它提供有限的数据。”他解释。
值得一提的是，虽然公司层面正在积极探索AI智能体应用，但不少券商明令禁止员工在办公环境自行安装OpenClaw类软件。
广发证券表示，已向全员下发OpenClaw网络安全提醒，禁止在办公环境私自安装OpenClaw类软件，同时正在制定OpenClaw助手类AI安全管控指引规范，在确认安全可控的前提下开展探索与研究。
另有券商人士提及，“我们不允许员工在公司电脑上安装龙虾。其实系统可以做到整体控制，即员工无法在办公电脑上私自安装未经允许的应用。”
“投顾龙虾”前景几何？
就“龙虾”本身来看，其优势主要体现在效率提升、知识沉淀等方面。
中欧财富分析，从试点情况来看，OpenClaw在效率提升、知识沉淀、服务一致性、灵活拓展等方面展现出较好的应用潜力。比如，对于高频、规则明确的重复性工作，数字分身可实现7×24小时无人值守处理，大幅降低人力成本。
但“龙虾”的局限性亦显而易见。
中欧财富认为，对于需要深度投资判断、非结构化创意设计、长周期战略规划等高度依赖人类经验与直觉的复杂决策场景，当前阶段的OpenClaw尚难以独立胜任。
该公司判断，在基金行业，AI智能体将率先在内部运营与投研辅助场景实现规模化应用。
“直接面向客户的交互场景（如智能投顾、客户服务），短期内落地仍面临较大挑战。”中欧财富分析，第一，AI智能体对金融产品复杂条款的理解能力、风险提示的完整性较难保证，输出内容需经严格人工审核；第二，当智能体给出投资建议或产品推荐时，责任主体的界定尚存在监管空白；第三，对客户输出内容需满足《公开募集证券投资基金销售机构监督管理办法》等监管要求的信息披露标准，智能体难以独立判断是否符合“适当性”原则。
从合规管理角度看，机构对“养龙虾”持保留态度不无道理。
近日，国家安全部微信公众号发布了《“龙虾”（OpenClaw）安全养殖手册》一文。国家安全部提醒，火热的“龙虾”在创新改变生活的同时，也存在原生风险。
具体而言，“龙虾”智能体通过整合通信软件和大语言模型，依托高权限实现自主操作，成为其核心优势。“龙虾”不像大模型智能体通过问答提供咨询建议，而是可以通过聊天程序远程执行用户指令，自主完成任务。而“龙虾”的风险隐患包括：主机可能被接管；数据可能被窃取；言论可能被篡改；技术可能有漏洞。
对于机构而言，部署“龙虾”还面临更多专业层面的挑战。
中欧财富指出，第一，基础设施与数据集成方面，前期需要完成大量历史数据的清洗、结构化处理以及与现有系统的数据打通工作，建设成本较高。第二，安全合规考量方面，金融行业对数据安全、隐私保护、权限管控有严格的监管要求，需针对OpenClaw的部署架构进行专项安全评估，确保满足行业合规标准。第三，场景适配性上，部分复杂业务场景仍需人工判断与介入，工具在理解金融产品复杂条款、应对非标咨询需求等方面尚需持续优化。
林杰才表示，“目前考虑OpenClaw授权边界的问题，过大的权限会导致信息安全和操作风险，所以我们公司给员工统一了OpenClaw部署和使用的规范，要求跟工作相关的应用都要使用公司统一部署的OpenClaw。”
也有券商人士直言，私有化部署是金融机构落地AI Agent的必然选择，能够兼顾合规与价值最大化。
另一方面，未来，类“龙虾”AI智能体若要适用更多金融业务场景，有赖于多方面助力。
林杰才坦言，在AI智能体的使用过程当中，包括现在的OpenClaw和其他AI智能体，暴露出来各种问题，比如AI幻觉、无法与物理世界互动、权限安全等，本质上这是因为“旧世界还未为AI的到来做好准备”导致的。
“因此，我们要做好两件事情，第一，转变自己的角色，一方面善于利用AI工具为我们工作，另一方面为AI的到来做好各种基础设施的完善和建设，比如通过MCP搭建可信数据底座根治幻觉；打通物理世界数字接口链接虚实；制定AI专属安全、权限、法律规则避免越界；第二，在以上问题解决之前，暂时限定AI的应用场景，在享受技术红利的同时将风险关在笼子里。”林杰才谈道。
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