TL;DR：
开源AI智能体OpenClaw（俗称“龙虾”）火到出圈，各路“股神”纷纷把它请进账户。 现实却很骨感：这只龙虾复盘勤快、汇报积极，但由于选股逻辑依赖“后视镜”且有上下文限制，不少人三天亏掉七千，成了AI时代的“高端韭菜”。
听说过用龙虎榜炒股的，也听说过看星象炒股的，但你听说过用“龙虾”炒股的吗？
最近，一个名为 OpenClaw 的开源项目在技术圈和金融圈疯狂刷屏。这玩意儿在 GitHub 上短短四个月就斩获了超过 27 万个星标1，热度高到连腾讯、阿里云这些大厂都纷纷下场接入。因为它名字里带个“Claw”，中国网友亲切地称它为“龙虾”。
本以为有了这种“AI 智能体（AI Agent）”加持，大家都能在股市里横着走，结果第一批尝试“龙虾炒股”的勇士，已经开始在天台上吹风了。
既然是龙虾，怎么还被割了韭菜？
上海投资者李越（化名）的经历，简直就是一部《AI 劝退指南》。他让“龙虾”每天开盘前汇报计划，盘中每 20 分钟盯一次持仓，盘后再来个深度总结2。这种“保姆级”的勤奋程度，足以让任何一个 996 的打工人汗颜。
然而，战绩如何呢？三天亏损 7000 元。
“今天操作不顺，明天再战。”2
这是“龙虾”在复盘最后给李越的安慰。听听，这哪是 AI，这分明是个“嘴硬”的基金经理。李越发现，这只“龙虾”虽然能调用各种高级 API，但它的选股逻辑其实挺原始——主要盯着前一个交易日的龙虎榜。说白了，它不是在预测未来，而是在“看后视镜开车”。再加上大模型那总是“间歇性失忆”的上下文记忆力，李越的 7000 元学费交得一点也不冤。
当然，也有人用得风生水起。比如大连的王先生，他把“龙虾”当成一个自动化的“数据民工”，让它通过 Python 抓数据、打分、写报告，自己只负责最后的一拍脑门2。
这就是现状：AI 确实能提高你复盘的效率，但它目前还真没法提高你中奖的胜率。
技术大揭秘：这只“龙虾”到底有没有脑子？
为什么“龙虾”在 GitHub 上能让极客们高潮，但在 A 股却让投资者流泪？我们要先搞清楚 AI Agent 的本质。
如果说 ChatGPT 是一个“只说不练”的翻译官，那么 AI Agent（智能体）就是一个“能说会练”的管家。它实现了从“被动问答”到“主动执行”的飞跃2。它不仅能理解你的指令，还能自己去开网页、调接口、甚至帮你写代码运行。
但在金融这种高度不确定的领域，它的短板也暴露无遗：
- 上下文“内存条”有限：虽然它是大模型，但它没法一次性吞下全市场的海量数据，只能在一定的体量内“螺蛳壳里做道场”2。
- 毫秒级 vs 秒级：量化大佬们的策略是毫秒级的，而“龙虾”给你建议时，可能已经过去了几十秒。在股市里，这几十秒够你从“抄底”变成“站岗”。
- 逻辑“幻觉”：正如分析师所言，大模型擅长的是文本理解和代码生成，它并不能凭空创造出致富逻辑2。如果你的策略本身就是错的，AI 只会帮你更高效地亏钱。
行业“震感”：大厂入场，但法律还在路上
尽管“龙虾”在股市的表现毁誉参半，但它掀起的 AI Agent 浪潮却是实打实的。目前，港股的科技巨头们都在疯狂布局，腾讯、阿里等公司积极响应，试图将这种“主动执行”的能力整合进自己的生态13。
但在狂欢背后，监管的“冷水”也泼得非常及时。
3 月 11 日，工信部专门针对 OpenClaw 发布了安全风险建议，提醒大家要“独立网段部署”、“关键操作二次确认”2。为什么？因为你一旦给了“龙虾”完全的系统权限，它不仅能帮你炒股，还可能因为一个 Bug 或者一次黑客攻击，把你的商业机密甚至账户密码全给“横扫”了。
更扎心的是法律困境。如果“龙虾”在执行指令时亏了钱，或者无意中发了一封诽谤邮件，责任算谁的？2 是算写代码的程序员，还是算下指令的你？目前，这还是一个巨大的灰色地带。
“把 AI 工具神化，是普通投资者最容易踩的坑。”2
总结一下：目前的“龙虾”更像是一个外挂式的效率工具。它能帮你从繁琐的数据中解脱出来，但那颗决定买入或卖出的“大脑”，暂时还是得长在你自己的肩膀上。毕竟，连它自己亏了钱也只会跟你说“明天再战”，你指望它赔你的 7000 块吗？
引用
-
“龙虾”热度持续发酵！AI Agent浪潮重塑港股科技估值逻辑 · 新浪财经（2026/03/11） · 检索日期 2026/03/18 ↩︎ ↩︎
-
用“龙虾”炒股的人，赚到钱了吗？ · 中新经纬 · 周奕航（2026/03/18） · 检索日期 2026/03/18 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
-
AI龍蝦狂潮大模型股愈炒愈熱 · Yahoo Finance（2026/03/18） · 检索日期 2026/03/18 ↩︎