Open QVeris Agents

可部署的 AI Agent 方案集合，基于 OpenClaw 运行时 + QVeris 数据平台。

每个 agent 是一个完整的、拿来就能跑的垂直领域解决方案，包含：

• workspace/ — OpenClaw workspace 文件（人格、行为规则、技能、脚本）
• openclaw.json — OpenClaw 配置（模型、网关、工具）
• openclaw.env.example — 环境变量模板

Agents

Agent	描述	状态
portfolio-health-check	投资组合健康检查助手：快速诊断 → 深度诊断 → 优化处方	✅ 可用
event-intelligence	事件情报官：金融/产业事件语义检索、定时推送、深度投研报告（8 板块）	✅ 可用

部署

每个 agent 是 OpenClaw 多 agent 架构中的一个独立 agent 实例，拥有自己的 workspace、模型配置和渠道路由。不要直接覆盖默认 workspace。

前置条件

• OpenClaw 已安装并初始化（v2026.3.24+）
• Python 3.11+
• API Keys：见各 agent 目录的 openclaw.env.example

部署步骤（以 event-intelligence 为例）

以下 5 步适用于所有 agent。将 <AGENT> 替换为具体 agent 目录名（如 event-intelligence、portfolio-health-check）。

# 0. 克隆仓库
git clone https://github.com/QVerisAI/open-qveris-agents.git
cd open-qveris-agents/agents/<AGENT>

1. 新建独立 agent

openclaw agents add <AGENT>

这会在 ~/.openclaw/ 下创建该 agent 的目录结构。

2. 复制 workspace

将仓库中的 workspace 内容复制到该 agent 的专属 workspace 目录：

mkdir -p ~/.openclaw/workspace-<AGENT>
cp -r workspace/* ~/.openclaw/workspace-<AGENT>/

3. 更新主配置

确认 ~/.openclaw/openclaw.json 的 agents.list 中已有该 agent 条目（openclaw agents add 通常会自动创建）。如需调整模型等参数，编辑对应条目：

{
  "agents": {
    "defaults": { /* 你已有的全局默认配置 */ },
    "list": [
      // ... 已有的 agent ...
      {
        "id": "<AGENT>",
        "name": "显示名称",
        "workspace": "/home/<user>/.openclaw/workspace-<AGENT>",
        "model": {
          "primary": "ark/kimi-k2.5",
          "fallbacks": ["ark/ark-code-latest"]
        }
      }
    ]
  }
}

如果你的 OpenClaw 还没配置过 Ark 模型 provider，还需要在 models.providers 中添加（参见各 agent 目录下的 openclaw.json 示例）。

4. 补环境变量

将 agent 所需的环境变量追加到 ~/.openclaw/openclaw.env：

cat openclaw.env.example >> ~/.openclaw/openclaw.env
# 编辑填入实际的 API Key（去重已有的变量）

5. 路由绑定

在 ~/.openclaw/openclaw.json 的顶层 bindings 数组中，将该 agent 绑定到目标渠道：

{
  "bindings": [
    {
      "agentId": "<AGENT>",
      "match": {
        "channel": "feishu",
        "accountId": "<your-account>"
      }
    }
  ]
}

路由支持按渠道（channel）、账号（accountId）、群/会话（peer）等维度精确匹配。详见 OpenClaw 多 agent 文档。

启动

openclaw

各 agent 的具体配置细节（模型、环境变量、Python 依赖等）见各自 README。

相关仓库

• open-qveris-skills — QVeris 技能代码（skill 级别）

License

MIT