下面给出一套可落地、基于 OpenClaw 的 AI 交易智能体设计覆盖架构、角色分工、技能/记忆、风控、部署与示例流程便于直接开发与扩展。一、设计目标与核心定位- 定位AI 交易助手非全自动黑盒人在回路可控- 核心能力自然语言驱动、多市场数据接入、策略生成/回测、信号执行、风控拦截、日志复盘- 适用场景A股/港股/美股/加密货币的辅助决策、自动化盯盘、策略执行、风险监控- 风险底线禁止全仓、单票上限、严格止损、关键决策人工确认二、OpenClaw 核心架构适配OpenClaw 采用 Gateway Agent Skills Memory 四层架构天然匹配交易智能体的“感知→推理→决策→执行→记忆”闭环 。1. 整体架构图plaintext用户Web/飞书/Telegram↓OpenClaw Gateway路由/权限/会话↓Agent CoreLLM 大脑任务拆解/推理/规划↓┌─────────┬─────────┬─────────┐│ Skills │ Memory │ 风控 │ 可插拔/沙箱隔离└─────────┴─────────┴─────────┘↓交易所/数据源QMT/CTP/Tushare/舆情API2. 核心组件职责- Gateway统一接入多端、权限控制、消息路由、会话持久化- Agent Core意图理解、任务拆解、多技能编排、反思