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要說2026年AI領(lǐng)域最出圈的"紅人”,當(dāng)屬OpenClaw。
截止目前,OpenClaw已經(jīng)在GitHub上獲得18萬Star,并且是指數(shù)級增長。
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當(dāng)然,OpenClaw之所以能刷屏,是因?yàn)樗恢皇莻€(gè)陪聊的機(jī)器人,而是個(gè)能直接操控電腦、調(diào)用工具、自動辦公的“數(shù)字員工”。
簡單來說,AI也有了自己的AI助手。
此事一出,便讓眾多開發(fā)者坐不住了,畢竟誰不想擁有一個(gè)能給自己打工的“牛馬”呢,但大部分人都在環(huán)境配置這一步就被勸退了。
本地部署這玩意兒有多折磨人,懂的都懂。光是調(diào)依賴、配容器、解決版本沖突,就能耗掉大半天。為了省點(diǎn)折騰環(huán)境的時(shí)間,我把市面上的部署方案摸了一圈,發(fā)現(xiàn)百度智能云最近悄悄上線了一個(gè)OpenClaw的輕量級鏡像方案,直接把復(fù)雜的部署過程壓縮打包了。
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另外,據(jù)可靠消息,百度節(jié)前搞了個(gè)神秘的“O計(jì)劃”,把搜索和云的技術(shù)大佬關(guān)在一起閉門開發(fā),這波OpenClaw的支持可能就是他們的產(chǎn)出之一。
正好趕上官方有個(gè)約等于白送的“一分錢體驗(yàn)”活動,我直接領(lǐng)了一臺機(jī)器替大家踩踩坑。
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親測OpenClaw部署全流程:真香
話不多說,馬上開測。
首先,我們選擇從開發(fā)者最頭疼的本地部署環(huán)節(jié)開始。
- 預(yù)置鏡像方案——抹平環(huán)境依賴的無痛部署
以前在本地跑開源項(xiàng)目,最怕的就是環(huán)境沖突,往往還沒開始跑業(yè)務(wù),先被系統(tǒng)環(huán)境搞崩了心態(tài)。看似一鍵部署,實(shí)際上需要你懂很多前置要素,比如本地Docker服務(wù)沒起來、端口是不是被占用了,甚至還得手動去折騰防火墻規(guī)則和環(huán)境變量的配置,每一步都可能踩坑 。
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百度智能云這次直接把整套運(yùn)行環(huán)境打包成了系統(tǒng)鏡像,徹底解決了這個(gè)問題。在創(chuàng)建輕量應(yīng)用服務(wù)器的時(shí)候,鏡像市場里已經(jīng)直接預(yù)置好了OpenClaw的專屬鏡像。選好配置點(diǎn)個(gè)確認(rèn),后臺就開始自動干活了。
大概兩三分鐘,實(shí)例狀態(tài)變綠。我在管理后臺直接進(jìn)行應(yīng)用管理,一鍵開通所需大模型和開放訪問端口。對于只想使用OpenClaw的開發(fā)者來說,這種開箱即用的感覺確實(shí)很爽,直接跳過了最耗時(shí)的運(yùn)維環(huán)節(jié)。
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- 可視化配置——模型與消息通道的零代碼接入
搞定環(huán)境后,下一步就是給Agent接大腦和通訊工具。在開源版本里,這通常意味著要去改那個(gè)又臭又長的config配置文件,縮進(jìn)錯(cuò)一個(gè)空格服務(wù)就起不來。
百度智能云這個(gè)方案比較貼心的地方在于,它把這些配置項(xiàng)做成了可視化的控制臺。
接入模型的時(shí)候,不需要滿世界找API Key然后復(fù)制粘貼。控制臺里有個(gè)下拉菜單,直接列出了千帆平臺上可用的模型,選一個(gè)順眼的,后臺就自動完成了鑒權(quán)和綁定。
除了推薦大家使用的文心5.0 和DeepSeek V3.2之外,百度智能云內(nèi)可選擇的還有其他模型,比如Kimi等,大家可以根據(jù)自己的喜好一鍵修改。
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通訊工具的配置也順手很多。我試了下接入飛書,以前得在飛書開放平臺和服務(wù)器配置文件之間來回切,現(xiàn)在直接在頁面上填幾個(gè)ID和Secret就能跑通。其中涉及到的飛書后臺操作,官方文檔非常詳細(xì),一路復(fù)制粘貼過來,沒有任何卡頓,并且接入其他平臺都有詳細(xì)的文檔說明。
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配置完后,我在飛書直接操作OpenClaw,響應(yīng)速度很快。這種傻瓜式的操作,確實(shí)適合想快速把Agent拉進(jìn)工作群做測試的朋友。
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- 官方Skill擴(kuò)展——從能運(yùn)行到能干活的生產(chǎn)力驗(yàn)證
環(huán)境通了只是第一步,Agent能不能干活關(guān)鍵看Skill。
基于百度智能云的控制后臺,我們可以在完全不使用命令行的形式安裝Skill。
除了官方在下拉菜單推薦安裝的Skill之外,我們還能安裝任何clawhub上的Skill,直接在管理后臺輸入Skill名稱即可,全程不需要登入服務(wù)器。
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我安裝了百度官方支持的Skill以及一些常見的Skill,列在這里大家可以參安裝,這些SKill封裝的能力可以擴(kuò)展我們的助理的能力邊界。
agent-browser Agent網(wǎng)頁抓取
baidu-search百度搜索
baidu-baike-data百度百科
baidu-scholar-search-skill百度學(xué)術(shù)檢索
ai-notes-ofvideo 視頻AI筆記
ai-picture-book AI繪本生成
ai-ppt-generator 智能PPT生成
deepresearch-conversation千帆深度研究Agent
環(huán)境搭好了,總得跑個(gè)像樣的任務(wù)試試。我挑了個(gè)更有意思的場景——生成AI繪本,主要想看看它處理多步驟任務(wù)的邏輯。
我給的指令很簡單,但要求不少:“我們要帶孩子輕松認(rèn)識大模型,請參考權(quán)威科普知識,把內(nèi)容簡化成幼兒能聽懂的通俗知識點(diǎn),不講復(fù)雜術(shù)語,不解釋參數(shù),再創(chuàng)作一本溫暖有趣的兒童AI科普繪本。”
最有意思的是后臺日志里的執(zhí)行過程。OpenClaw收到需求后,并沒有直接開始瞎編,而是先調(diào)用了百度千帆深度研究Agent的Skill去搜了一下怎么給孩子講AI。這步很關(guān)鍵,因?yàn)樗孟扔兴夭摹?/p>
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拿到搜索結(jié)果后,它開始整理內(nèi)容,把那些枯燥的技術(shù)點(diǎn)轉(zhuǎn)化成了童話語言,生成了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)格式的MD腳本文件。
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緊接著,它自動調(diào)用百度AI繪本生成工具,照著這個(gè)腳本直接產(chǎn)出了一個(gè)有畫面、有劇情的視頻。
從搜集資料到寫腳本,再到最后出片,整個(gè)過程我除了敲那一行回車,啥也沒干。這種全自動化的流程,確實(shí)比自己哼哧哼哧找素材剪視頻省心多了。
搞完繪本,我又試了個(gè)更硬核的業(yè)務(wù)場景,想看看它在長鏈路任務(wù)下的表現(xiàn)。
這次我扔給它一個(gè)非常具體的深調(diào)研需求:“以2025-2026年中國CRM系統(tǒng)行業(yè)深度研究為具體任務(wù),自主拆解目標(biāo)、調(diào)用搜索工具檢索權(quán)威信息、整合多源數(shù)據(jù)、校驗(yàn)邏輯并產(chǎn)出可直接商用的結(jié)構(gòu)化行業(yè)研究報(bào)告。”
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看著后臺的運(yùn)行日志,OpenClaw調(diào)用了百度的深度研究Skill,先是把這個(gè)大標(biāo)題拆解成了幾個(gè)子方向,然后頻繁調(diào)用搜索工具去查數(shù)據(jù)、找研報(bào),最后整合校驗(yàn),甩給我一份內(nèi)容相當(dāng)扎實(shí)的Markdown格式研報(bào)。
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但這還沒完,我緊接著發(fā)了個(gè)指令:“把這個(gè)內(nèi)容生成PPT。”
這里有個(gè)細(xì)節(jié)挺有意思,它沒有一步到位,而是先生成了一個(gè)HTML格式的演示文稿。緊接著它主動彈出一句詢問:“是否需要轉(zhuǎn)換成原生PPT文件?”
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我回了一句:“幫我轉(zhuǎn)換成原生PPT文件。”
它立馬自主安裝了python-pptx格式轉(zhuǎn)換工具 ,并調(diào)用輸出了pptx格式的原生文件。
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從查資料、寫報(bào)告,到寫代碼生成HTML,最后再轉(zhuǎn)成PPT,這中間跨了好幾個(gè) Skill的調(diào)用和上下文切換,這種連續(xù)協(xié)作的能力,才是Agent真正能干活兒的關(guān)鍵。
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拉低AI Agent門檻,這波很秀
這次實(shí)測下來,最深的感受是:百度智能云通過一套高度產(chǎn)品化的鏡像方案,不僅解決了一個(gè)技術(shù)難題,更悄然改變了AI Agent的落地范式。
長久以來,開源AI項(xiàng)目的最大悖論在于:它們本意為降低創(chuàng)新門檻,卻往往因?yàn)閺?fù)雜的部署和運(yùn)維,將大量感興趣的開發(fā)者擋在門外。我們疲于應(yīng)付環(huán)境配置、依賴沖突和晦澀的部署文檔,真正的創(chuàng)造力被消耗在“讓它跑起來”這個(gè)前置環(huán)節(jié)。
百度智能云此次的OpenClaw鏡像,精準(zhǔn)地楔入了這個(gè)痛點(diǎn)。它本質(zhì)上提供的不是算力,而是一條 “從想法到驗(yàn)證”的直達(dá)通道。通過將環(huán)境、模型接入、工具配置全部標(biāo)準(zhǔn)化、可視化,它把開發(fā)者從繁瑣的運(yùn)維中解放出來,讓他們能將寶貴的時(shí)間與精力,重新聚焦于智能體本身的能力設(shè)計(jì)、任務(wù)編排與場景創(chuàng)新上。
這不僅僅關(guān)乎效率提升,更意味著AI Agent應(yīng)用開發(fā)的大眾化進(jìn)程被按下了加速鍵。當(dāng)技術(shù)門檻被大幅拉低,更多的產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)專家、垂直領(lǐng)域從業(yè)者,將能夠繞過代碼的壁壘,直接參與到智能體的構(gòu)建與調(diào)優(yōu)中。
想象一下:教育工作者可以快速搭建學(xué)科輔導(dǎo)Agent,自媒體人可以定制內(nèi)容生成與分發(fā)工作流,電商團(tuán)隊(duì)能試驗(yàn)自動化的客服與營銷助理——創(chuàng)新的主體正在從少數(shù)算法工程師,擴(kuò)散至更廣泛的、深諳業(yè)務(wù)需求的群體。
而把眼光再放長遠(yuǎn)一點(diǎn),可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)下AI Agent的競爭已從單純的模型能力,延伸至生態(tài)易用性與部署友好度。無論是海外的智能體平臺,還是國內(nèi)的各類智能體平臺,降低創(chuàng)建與部署成本已成為核心賽道。百度智能云此舉,可以看作是以云服務(wù)的深厚積累,為開源智能體生態(tài)提供了一套 “即插即用”的企業(yè)級底板。它不僅服務(wù)于個(gè)人開發(fā)者快速試錯(cuò),也為中小團(tuán)隊(duì)甚至企業(yè)內(nèi)部驗(yàn)證AI自動化流程,提供了一個(gè)穩(wěn)定、可靠且成本可控的起點(diǎn)。
未來,隨著更多預(yù)封裝技能(Skill)的涌現(xiàn)和跨平臺協(xié)作能力的增強(qiáng),基于此類云上方案,我們或許將看到智能體更深地融入具體業(yè)務(wù)流程:自動處理票據(jù)并生成財(cái)務(wù)報(bào)告、實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)并撰寫運(yùn)營分析、聯(lián)動物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理智能空間……
如果你正在關(guān)注AI Agent的潛力,無論是想快速驗(yàn)證一個(gè)辦公自動化點(diǎn)子,還是探索在垂直領(lǐng)域構(gòu)建專屬的“數(shù)字員工”,類似百度智能云OpenClaw鏡像這樣“開箱即用”的方案,無疑提供了一個(gè)極佳的“第一塊積木”。它讓我們能夠跳過泥濘的基建,直接站在真實(shí)的業(yè)務(wù)地面上,去測試、去想象、去構(gòu)建那個(gè)由智能體輔助甚至驅(qū)動的未來工作模式。
當(dāng)技術(shù)不再成為束縛,創(chuàng)意便可自由生長。這或許才是云服務(wù)為AI平民化進(jìn)程帶來的最深遠(yuǎn)的貢獻(xiàn)。
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