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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

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。

案例2：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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原文链接：https://tecdat.cn/?p=44060

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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。

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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。