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      百度辦起了“龍蝦工廠”

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      百度的養蝦熱情一路水漲船高。

      時隔一周,在上一場龍蝦市集取得不錯反響后,百度不僅開啟第二場龍蝦市集,還搞了場龍蝦專場AI Day,首次對外亮相龍蝦全家桶,云端蝦、手機蝦、安全蝦。甚至自研蝦和小度全球首款家用小龍蝦都來了。

      這種熱情早在電視劇《黑鏡》里就有預見。劇里,技術總監會用DNA復制同事的“數字意識體”,讓他們在游戲里打工。而在現實里,人們熱衷用OpenClaw養自己的數字分身。

      一位大廠程序員告訴我們,他養了四只“龍蝦”,分別負責信息搜集、客戶咨詢、財務催款和個人秘書,甚至還把四只龍蝦拉了一個群讓它們互相交流?!逗阽R》的寓言正在以意想不到的方式照進現實。

      但隨著各式各樣的龍蝦亮相,養蝦人的困惑也來了。一位資深AI開發者吐槽:“我現在本地跑蝦,查天氣、寫郵件、搜資料……這些功能ChatGPT早就有了。我想讓它訂個外賣、發個飛書、調個數據庫,就得自己寫Skill、配API、調模型?!?/p>

      如果說資深開發者還能靠動手能力勉強支撐,那新手小白的迷茫就更多了。作為Coding新手的大三學生告訴我們,他云端部署的OpenClaw不時斷聯、出錯,還會失憶,早上測試Skill還能定時查看郵件,晚上就運行失敗報錯。


      這表明從“養得活”到“用得好”,中間隔著一整套缺失的能力。

      而如何幫用戶在養好蝦之外,還能用好蝦?百度給出了它的答案。

      01

      如何煉成一只零門檻且超會干活的龍蝦

      這場龍蝦Agent熱潮中,相比于行業普遍提供的“部署服務”,百度給出的答案更像是一桌完整的“龍蝦全家桶”。

      部署層,百度用輕量應用服務器LS做減法,部署界面全可視化,點選就能完成模型、IM接入和Skills配置。以DuClaw為例,這款產品徹底去掉了鏡像選擇、服務器配置、API Key填寫等環節,用戶訂閱就能用,養蝦的效率更高。

      需要注意的是,養蝦過程中,開發者調用AI模型就像去販賣機“買水”。跑一個復雜任務要切換不同模型,寫代碼用這個模型,長文本推理用那個模型,每次調用都單獨計費,成本也就越來越高。

      根據澎湃新聞實測,一個自動化新聞監控任務,從凌晨4點到11點運行約8次,消耗約180K tokens,花費約3.68元。如果按每小時運行一次,每天成本約11元,每月將花費接近330元。部署完龍蝦的用戶發現,龍蝦雖好,但“養不起”。

      百度的做法,相當于把“分次買水”換成了“辦卡”。

      百度通過千帆平臺統一調度模型,用規模效應把單價壓了下來,DuClaw的套餐搭配上千帆Coding Plan,首月訂閱費用僅 17.8元,用戶只需付一筆固定的月費,就可以在有效期內使用DeepSeek、Kimi-K2.5、GLM-5、MiniMax-M2.5等模型。這種套餐把“算力消耗”和“模型調用”打包在了一起,開發者不用每次調用都膽戰心驚地查看賬單。

      如果說第一層解決的是更快、更穩定地部署Agent,那么接下來要解決的問題就是要讓Agent更易用。

      從499起裝蝦,到Mac mini在二手市場上的價格居高不下,我們可以看到的是,部署OpenClaw對普通養蝦人來說,技術門檻仍然不低。

      因此在移動端,百度推出了名為“紅手指Operator(現更名為RedClaw)”的應用。用戶只需要下載應用,就能在手機上直接運行OpenClaw。不需要高配電腦、Mac mini,用戶只需要在手機上發出指令,Agent就會在云端設備里完成操作,比如訂一張上海飛往北京的機票。

      通過云端與移動端的雙端布局,百度把OpenClaw從一個專業的開發者工具,變成了人人可上手、處處可使用的日常AI伙伴。

      如果把這兩層看作基礎設施和執行環境,那么最上層才是決定Agent是否真正有用的關鍵——工具(Skills)。

      在OpenClaw的體系里,Skills就像是插件,每個Skill都代表一種可被AI調用的能力。而想要完成一個簡單的定時搜索任務,如“每天早上9點推送股價信息到IM”,Agent需要搜索信息、調用數據、還要生成固定規格的內容,最后將內容推送到IM賬號,其中的每一個步驟都涉及到相應的Skill。

      開發者自己“養蝦”,想要用得更舒心,往往得自己上手寫代碼、調模型、維護數據源,還要擔憂接入外部Skills可能引發的電腦病毒侵襲、隱私暴露等問題。

      百度把自己長期積累的產品生態封裝成標準化的Skills,供開發者與用戶直接調用。官方Skills涵蓋搜索、百科、學術、秒噠(低代碼平臺)、客悅智能營銷、小度家居控制等,幾乎覆蓋了日常辦公、生活、創作的方方面面。這些能力本身就擁有權威數據源和穩定接口,當Agent在執行任務時,可以直接調用這些工具完成復雜任務。

      其中百度搜索Skill更是成為龍蝦裝機的必備,并以超45000次下載量,成為該平臺全球下載量第一的搜索引擎官方插件。這些Skill不僅為開發者提供穩定的數據來源,也讓Agent在執行復雜任務時,能夠直接調用權威信息。這其實是把百度過去二十年的互聯網能力,重新打包進了Agent工具生態里


      值得關注的是,3月17日,在百度AI DAY活動上,百度正式發布全球首款“家用小龍蝦”——小度龍蝦,把OpenClaw的復雜任務能力引入了家庭場景。用戶無需打開App,只需要說“小度小度,讓龍蝦幫我”進行語音喚醒,全家都可以共享養蝦。更重要的是,小度龍蝦將實現線上+線下任務全鏈路打通,可自動完成跨設備、跨應用的復雜任務。

      沿用產業視角,這套層層加碼的結構像是把AI從一個“單機工具”變成一條可擴展的生產流水線。開發者不再只是養一只龍蝦,而是進入了一座已經運轉的“龍蝦工廠”。

      而當Skills越來越豐富,用戶養的蝦才能真正落地干活。

      02

      百度為什么能率先做出龍蝦全家桶

      如果將目光投向AI Agent的產業鏈條,會發現決定OpenClaw效果好不好的因素,是能否低成本地調用算力、高效地使用模型、穩定接入應用,這恰恰是Agent框架之外的部分。

      用產業類比來看,在傳統互聯網時代,平臺往往由三層結構構成:底層是基礎設施,中間是操作系統或平臺層,上層是應用生態。而Agent時代,要想養好一只龍蝦,底層的算力是電力系統,中間的Agent是機械臂,最上層的Skills則是不斷被安裝上去的生產模組。

      在這條產業鏈上,算力層負責提供底層的計算資源(芯片、服務器),模型層提供大語言模型及調用能力,Agent框架層負責智能體的調度、任務規劃、工具調用。最后是應用層,封裝好具體能力,如搜索、百科、辦公、營銷等,讓Agent能真正完成任務。

      作為一款開源Agent框架,OpenClaw解決的是第三層,但一個智能體的最終體驗好不好,更大程度上取決于另外三層。也就是說,真正能做大Agent生態的公司,往往需要同時具備算力基礎設施、大模型能力和應用入口。

      這是具備云服務能力的互聯網大廠最擅長的,也恰恰是百度長期布局的領域。

      過去十多年間,百度一直在構建一個完整的AI技術棧,每一層都有自研的核心產品,形成完整的 “芯—云—?!w”全棧布局。

      當一個普通用戶想用OpenClaw做一個私人“旅行攻略”Agent,如果只有Agent框架,他需要自己租服務器、配模型API Key、寫代碼調用各種網站數據,成本更高,每一次寫代碼調用各種網站數據都會消耗時間。

      但在百度的體系里,即便是一個新手小白,他也可以用DuClaw一鍵訂閱(無需部署),通過千帆Coding Plan以每月訂閱的形式更低成本地調用模型。當他向“旅行攻略”Agent提出需求,甚至可以個性化到“我想要打卡廣州所有陳奕迅去過的地方,給我規劃行程”,然后直接調用百度搜索Skill查航班。

      出發前,還可用百度地圖Skill進一步查找打卡點附近的美食,由于百度地圖小時級的數據更新,可根據交通擁堵情況規劃更好的旅行路線,預判到達的時間,甚至可以結合天氣數據提醒用戶是否需要帶傘。在這個過程中,所有能力都封裝好了,即插即用。

      這種“拎包入住”的體驗,正是全棧布局帶來的結果。

      算力層,百度自研昆侖芯芯片,搭配百度智能云的輕量應用服務器LS、彈性算力池,提供高性價比的算力支持。模型層,有文心大模型系列,以及通過千帆大模型平臺整合的第三方模型(如DeepSeek、Kimi等),并通過Coding Plan訂閱服務,把模型調用成本從“按次零售”變成了“包月”。

      Agent框架層,百度則推出了DuClaw(零部署網頁端)、紅手指Operator(移動端零部署),用戶能隨時隨地給龍蝦派任務。最后是應用層,百度把搜索、百科、學術、小度、秒噠、智能營銷等,封裝成標準化的官方Skills,上架到ClawHub社區直接調用。

      正因為擁有完整技術棧,百度才能快速完成OpenClaw部署體系,搶先推出龍蝦全家桶,并構建起Skills全景圖。


      這也是為什么OpenClaw創始人Peter Steinberger看到“紅手指Operator”后,愿意與百度共同開發“龍蝦”。當OpenClaw的開源框架遇上百度的全棧土壤,這只“龍蝦”的進化才剛剛開始。

      03

      養蝦用蝦AI Agent進入應用爆發前夜

      從行業趨勢來看,OpenClaw帶來的并不僅僅是一輪新的AI工具熱潮,它開啟了一場新的AI入口競爭。

      在這場競爭中,決定勝負的不只是模型能力,也不單是部署方式,而是誰能提供完整的Agent生態。

      拉長視野,我們可以看到,在移動互聯網時代,蘋果憑借App Store稱霸一方。它通過iPhone聚攏用戶,通過操作系統(iOS)掌控了入口,開發者想要觸達用戶,就必須遵守蘋果App Store制定的分發規則和分成比例。

      AI時代,英偉達借助CUDA市值超過了蘋果。CUDA不是芯片,而是一個開發生態,它讓AI開發者習慣了在英偉達的GPU上寫代碼,形成了事實上的行業標準。當生成式AI爆發時,所有大模型都在英偉達的算力上跑,英偉達賣的就不再是一張張芯片,而是AI時代的入場券。

      現在到了Agent時代,OpenClaw開啟了一個全新的Skill生態競爭窗口。

      OpenClaw解決的是Agent框架層問題,但真正決定勝負的不是框架本身,而是框架上能跑什么。就像iOS的價值不在于操作系統代碼寫得多漂亮,而在于App Store里有上百萬個App,用戶買的不是系統,是系統能做的事。

      這個邏輯在OpenClaw生態里正在被驗證。截至2026年3月中旬,OpenClaw的GitHub星標數已突破27萬,登頂全球開源軟件項目榜。但真正讓開發者留下來的,不是框架本身,而是框架上那些能干活的東西。

      奇安信的監測數據顯示,截至3月13日,全球已發現232958個可公開訪問的OpenClaw部署實例。圍繞 OpenClaw“產業鏈”的快速發展,有人試圖解決Agent支付的問題,有人在做Agent的身份認證,還有人在搞Agent社區。

      在ClawHub技能社區,百度搜索Skill的下載量還在持續高速增長,當用戶需要用Agent查資料時,調用百度搜索Skill比重新寫一套爬蟲+解析代碼要高效得多。這正是Skill生態的價值。


      圖/百度第二次龍蝦市集

      Skill的數量和質量,正在成為衡量Agent平臺競爭力的關鍵指標。真正的產業競爭,不會停留在“養”,誰能提供更豐富的Skills、更完整的Agent生態、更低成本的算力和模型服務,誰就更有可能成為AI Agent時代的新基礎設施平臺。

      非凡資本合伙人吳畏表示:“OpenClaw不一定是最后的贏家,也不會是最終的形態。但這波熱潮將補齊權限、安全、記憶、工作流及多平臺協作等基礎設施,促使Agent從展示性的炫技Demo,向真正可交付的產品演進?!?/p>

      從春節期間的AI入口戰,到如今的“龍蝦”爭奪戰,百度兩次上桌,靠的不只是“手速”,更是多年沉淀的全棧能力。如今,行業的議題早已變化,不再聚焦于誰的大模型參數更大,百度也在思考一個更根本的問題:如何讓AI真正替人干活,并且創造價值。

      而OpenClaw創始人對百度的那句“Amazing”,與其說是對一家公司速度的驚訝,不如說是對一個新時代的預測,當“龍蝦”長出手腳,真正的AI Agent時代已經到來。

      撰寫|馬舒葉

      編輯|吳尋

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