OpenClaw的熱度不用多說了。GitHub星標3周突破19萬，增速史上最快。

之前我寫過一篇它的工作機制拆解，核心觀點是：ChatGPT你問它答，OpenClaw你下令它執(zhí)行。前者是百科全書，后者是遠程員工——一個真正能「動手干活」的AI Agent。

但關(guān)注歸關(guān)注，我一直沒在自己的服務器上正經(jīng)跑起來。原因很簡單：部署太折騰了。

我之前掃了一眼原生部署教程，需要這些步驟：自己準備一臺服務器或者有一臺長期開機的電腦，安裝Docker環(huán)境，克隆代碼倉庫，手動修改配置文件填入API Key，配置消息平臺的Webhook，調(diào)試各種端口和網(wǎng)絡問題。

對技術(shù)人員來說，這些不算難，但確實煩——大概需要半天到一天。對非技術(shù)用戶來說，基本直接勸退。

更要命的是成本。有人測試過，用OpenClaw注冊一個X賬號、發(fā)一條推文，消耗的API費用是55美金。Medium上有個老哥做了一周測試，花了47美金。OpenClaw本身免費，但它調(diào)用的AI模型是按量計費的，復雜任務的Token消耗非常可觀。

所以現(xiàn)狀就是：所有人都在聊OpenClaw有多厲害，真正跑起來在日常使用的，其實沒那么多。大多數(shù)人卡在了第一步。

百度App：門檻直接打成零

然后前兩天我發(fā)現(xiàn)了一個最輕量的入口。

打開百度App，消息tab里多了一個「OpenClaw消息助手」。

點進去，有個限時活動——免費部署，每人5000萬Tokens額度。點一下，等一兩分鐘就好了。

沒看錯，完全免費。不需要服務器，不需要寫代碼，不需要配置任何東西。一個百度賬號就夠了。

回到消息列表，OpenClaw狀態(tài)變成了「已部署」。

從打開百度App到和OpenClaw說上第一句話，我看了一下時間——不到一分鐘。

用起來有兩個入口：搜索框直接輸入指令，或者在消息中心跟它對話。

我先在搜索框里試了一下，輸入一個調(diào)研任務：「幫我調(diào)研一下Manus AI這個產(chǎn)品：它是什么、核心功能、定價方案、和OpenClaw的主要區(qū)別、用戶評價。輸出一份結(jié)構(gòu)化的markdown報告?！?/p>

OpenClaw調(diào)用百度搜索API獲取最新信息，幾分鐘后在消息助手里收到了完整的調(diào)研報告。

這種調(diào)研任務手動做，至少要搜索十幾個網(wǎng)頁、逐一提煉、再整理成結(jié)構(gòu)化文檔，少說一兩個小時。它幾分鐘搞定，信息密度和準確度都不錯——定價精確到積分數(shù)，發(fā)布時間精確到月份。

體驗挺流暢的。不用打開服務器后臺，不用切換應用，百度App本身就是控制臺。

我覺得這步棋挺有意思的。OpenClaw之前只能通過WhatsApp、Telegram、飛書這類聊天工具來用，百度App應該是它第一次被集成到一個7億月活的超級應用里。搜索引擎做這個轉(zhuǎn)型其實挺自然的——用戶打開搜索框的時候本來就帶著明確的意圖，區(qū)別只是以前搜索返回鏈接讓你自己看，現(xiàn)在直接幫你把事辦了。

而且誠意不小——5000萬Tokens免費額度，夠普通用戶用很久了。

更值得關(guān)注的是后續(xù)的想象空間。百度App本身就是一個龐大的生態(tài)——搜索、百科、學術(shù)、文庫、電商，這些能力如果逐步開放給OpenClaw調(diào)用，它能干的事就不只是「幫你搜搜新聞」了。想象一下讓它去百度學術(shù)查論文、去文庫找模板、甚至去電商比價下單，這才是Agent真正有意思的地方：不是一個孤立的AI，而是一個能調(diào)動整個生態(tài)資源的助手。

想折騰更多？百度智能云進階部署

百度App的入口夠輕，但如果你想把OpenClaw接到飛書、釘釘、企業(yè)微信這些工作平臺，或者想自己選模型、裝更多Skills，那就需要在百度智能云上走一遍完整部署。

這個方案也不復雜。

第一步，在百度智能云創(chuàng)建一臺輕量應用服務器。鏡像直接選OpenClaw，套餐選最基礎的2核4G，活動價0.01元。沒看錯，一分錢。微信掃碼付款，比買一瓶水還快。

付完款等了兩三分鐘，收到開通成功的提示，頁面上直接有一個「一鍵部署OpenClaw」的按鈕。

付完款等了兩三分鐘，收到開通成功的提示，頁面上直接有一個「一鍵部署OpenClaw」的按鈕。

第二步，進入實例管理，點「一鍵放行」把端口打開，再點「一鍵開通」把千帆大模型服務開了。兩個按鈕的事。

第三步，選模型。這一步讓我挺意外的。

我本來以為百度云的方案肯定默認綁自家的文心，畢竟這是百度的商業(yè)產(chǎn)品。但點開模型下拉菜單一看——默認選的是DeepSeek V3.2。

往下翻，選項還有不少：ERNIE 5.0、DeepSeek V3.2、DeepSeek-R1、GLM-5、Kimi-K2.5、MiniMax……

這個操作挺大氣的。百度自家的文心和DeepSeek并列「推薦」，智譜、月之暗面這些競品模型一個不落地放上來。千帆API Key系統(tǒng)自動創(chuàng)建，不需要手動填配置文件。

這比你自己部署OpenClaw然后一個個去各家申請API Key、手動寫配置文件，省了不知道多少事。

第四步（可選），配置消息平臺。支持飛書、企業(yè)微信、釘釘、QQ，我選了飛書，填入App ID和App Secret就好了。

第五步，Skills配置。系統(tǒng)預裝了baidu-search，二月限時活動每天免費1000次百度搜索調(diào)用。當然，你也可以根據(jù)自己的需要去無限添加的。

配置完成，點「獲取網(wǎng)站地址」，瀏覽器打開，看到了熟悉的OpenClaw Gateway Dashboard。

我在聊天框里打了第一句話。它啟動后先讀取了SOUL.md和USER.md，然后用中文跟我打招呼。我說「叫我花叔就可以了」，它立刻編輯了USER.md把我的稱呼和時區(qū)記下來，還問我：「你希望我是什么樣的助手？效率至上型，還是帶點幽默感的那種？」

從打開百度智能云官網(wǎng)到和OpenClaw完成第一次對話，我看了一下時間，大概30分鐘。其中至少10分鐘是我在研究各個模型選哪個、飛書App ID怎么填這些細節(jié)上——純操作的話估計15分鐘夠了。

沒寫一行代碼，沒碰一次命令行，全是圖形界面點點選選。和原生部署那套Docker配置地獄比起來，體驗差距是量級性的。

后來把飛書接通，讓它跑了三個功能測試——Cron定時任務、Gateway入口管理、飛書消息發(fā)送——全部通過。

沒寫一行代碼，沒碰一次命令行，全是圖形界面點點選選。和原生部署那套Docker配置地獄比起來，體驗差距是量級性的。

說白了，百度智能云做的事就是把你需要手動折騰的那些環(huán)節(jié)全包了——服務器、環(huán)境、模型接入、端口配置、Skills預裝，預置鏡像里全部搞定。你只需要做選擇題，不需要做填空題。而且選擇題出得很厚道——不是只給你自家的選項。

深度實測：哪些場景真能用

OpenClaw跑起來了，接下來才是重頭戲——實際能干什么？

網(wǎng)上的案例看著一個比一個炫：自動炒股、幫你買車砍價省了4200美金、全自動運營茶葉店。但我更關(guān)心的是，在普通人日常工作的場景里，它到底好不好用。

我在飛書和百度App里分別測了幾個場景，盡量選貼近我真實工作需求的。

場景一：AI熱點雷達

作為一個AI自媒體博主，我每天早上都要花至少半小時刷X、Hacker News、arXiv，看看AI領域有什么新動態(tài)。這事不難，但重復、耗時、容易遺漏。

我在飛書里給OpenClaw發(fā)了一條指令：「幫我搜索過去24小時AI領域最值得關(guān)注的5條熱點新聞，每條附上一句話摘要和來源鏈接，按重要程度排序?！?/p>

大概一分鐘后，它回了一份結(jié)構(gòu)清晰的AI熱點周報。

質(zhì)量超出預期。它不是簡單地搜索羅列，而是做了篩選和排序——280分的Hacker News帖子排第一，行業(yè)融資新聞排最后。每條都有摘要、來源平臺、熱度評分和原文鏈接。這種信息密度，手動搜集至少半小時，它一分鐘搞定了。

不過有個小插曲。在這之前我先測了一下它的工具狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)web_search工具因為缺少Brave Search API密鑰沒法用。但baidu-search這個預裝的Skills能用，最終還是完成了任務。這說明百度云預裝的Skills確實派上了用場。

場景二：幫我寫代碼

作為獨立開發(fā)者，我經(jīng)常需要寫一些工具腳本。這次我讓OpenClaw幫我寫一個圖片整理工具：「用Python寫一個腳本，功能是讀取一個文件夾中的所有圖片文件（jpg/png），按文件創(chuàng)建日期重命名為 YYYY-MM-DD_序號.jpg 的格式，并生成一份整理報告?！?/p>

OpenClaw很快回了一份完整的Python腳本，考慮得挺周全——多格式識別、保留原始文件、生成整理報告、還有dry-run預覽模式。

如果是我自己寫，核心邏輯20分鐘能搞定，但加上錯誤處理、格式兼容、預覽模式這些細節(jié)，得花一兩個小時。OpenClaw一分鐘給的方案，比我隨手寫的還周全。

當然，這類任務Claude Code其實更擅長——畢竟Claude Code是專門為編程設計的。但OpenClaw的優(yōu)勢在于：你不用打開終端，不用切換到開發(fā)環(huán)境，在飛書里發(fā)句話就行。這對于「臨時需要一個小工具」的場景非常方便。

三個場景測下來，我的感受是：OpenClaw在「信息搜集+結(jié)構(gòu)化輸出」和「代碼生成」這兩類任務上表現(xiàn)很好，基本能達到一個靠譜實習生的水平。速度快，格式規(guī)范，細節(jié)考慮得比你預期的多。

冷靜一下：OpenClaw目前的局限

說完好的，也得說說不足。

Token消耗是個實際問題。OpenClaw本身免費，但調(diào)用AI模型的費用不低。百度智能云通過千帆平臺接入，成本比直接用海外API便宜不少，但高頻使用的話賬單還是會跑起來。百度App那邊目前限時免費5000萬Tokens，趁活動期間先用起來是最劃算的。

復雜判斷類任務還不行。清理郵件、整理文件這些結(jié)構(gòu)化的活，表現(xiàn)很好。但需要主觀判斷的任務——比如「幫我寫一篇有深度的分析文章」——還是不夠靠譜。OpenClaw擅長執(zhí)行，不擅長思考。

安全性也需要關(guān)注。2月份有安全機構(gòu)報告超過13萬個OpenClaw實例暴露在公網(wǎng)上，還有一個CVSS 8.8分的高危漏洞被披露。開源的好處是漏洞發(fā)現(xiàn)快、修復快，但處理敏感數(shù)據(jù)的話，安全配置一定不能馬虎。

還有一點：不是所有場景都需要它。偶爾問問AI問題，ChatGPT或者文心一言完全夠用。OpenClaw的價值在于那些需要AI「動手做事」而不只是「動嘴回答」的場景。

讓AI從助手變成員工的關(guān)鍵，不是更多的技能，是更低的使用門檻。

OpenClaw代表的方向，我覺得是對的。過去兩年AI一直在「聊天」這個范式里打轉(zhuǎn)，你問它問題，它給你答案。有用，但還不夠。真正的變化發(fā)生在AI開始「做事」的時候——它不再只是顧問，而是執(zhí)行者。

當7億月活的國民應用把搜索框變成AI指令臺的時候，這個方向已經(jīng)不是極客的玩具了。

當然現(xiàn)在還早，體驗還有粗糙的地方，成本也需要優(yōu)化。但方向清晰：AI的下一步不是更會聊天，而是更會干活。

門檻最低的方式就是百度App——免費，不到一分鐘，不用寫代碼。想折騰更多的話，百度智能云0.01元起步，能接飛書釘釘，能選十幾種模型。

與其站在技術(shù)的邊緣觀望，不如踏進來把手弄臟。你能獲得的體感，遠勝于看100篇文章。