百度智能云OpenClaw

百度智能云OpenClaw官网:DuClaw零部署服务，实现”免选镜像、免配服务器、免配API Key”

简介

百度智能云OpenClaw是百度推出的DuClaw零部署服务，实现”免选镜像、免配服务器、免配API Key”的即开即用体验。作为ArkClaw的竞品，DuClaw主打更低门槛的个人用户市场，首月仅需17.8元即可在浏览器中直接使用完整的OpenClaw服务，无需关心底层基础设施。平台预置DeepSeek、Kimi-K2.5、GLM-5、MiniMax-M2.5等主流模型，用户可按需灵活选配。内置百度搜索、百科、学术搜索等独家技能，增强信息检索与研究场景体验。通过红手指Operator App，OpenClaw还可预置部署至云端虚拟手机，实现移动端”零部署、开箱即用”。平台后续将陆续支持企业微信、钉钉、飞书等办公通讯应用，让AI助理随时待命处理日程管理、文件整理、数据爬取等任务，推动AI Agent从技术极客专属工具走向全民普惠的效率助手。

百度智能云OpenClaw官网: https://cloud.baidu.com/product/BCC/moltbot.html

百度智能云 OpenClaw：2026 年最强开源 AI 数字员工深度测评

2026年初，一个名为 OpenClaw 的开源 AI 智能体项目以惊人的速度席卷全球开发者社区，发布首日即斩获 9000+ GitHub Stars，短短 8 周内累积超过 20 万颗星标，成为有史以来增长最快的开源 AI 项目之一。而百度智能云在国内率先推出一键部署方案，将这款”真正能干活”的 AI 数字员工带入了国内大众视野。本文将从产品功能、实战测评、技术架构到同类产品对比，全面拆解这个现象级产品。

OpenClaw 是什么

在弄清楚百度智能云与 OpenClaw 的关系之前，有必要先理解 OpenClaw 本身的定位。

OpenClaw 不是聊天机器人，这是它与大多数 AI 产品的根本差异。传统 AI 助手擅长”说”，而 OpenClaw 擅长”做”。它是一个开源的 AI 自主代理系统（Autonomous AI Agent），能够真实地操作计算机——执行终端命令、读写本地文件、控制浏览器、收发邮件、自动编写代码，并且能够 7×24 小时不间断运行，无需人工持续干预。

这种定位背后的哲学非常清晰：与其让用户每次都去”问”AI，不如让 AI 直接接管重复性任务，成为真正的数字员工。

百度智能云的介入，则是将这款产品从技术圈的”硬核玩具”变成了国内普通开发者和企业用户都能触及的生产力工具——通过千帆平台提供一键部署、模型接入、技能扩展的完整生态闭环。

核心架构：本地优先，云端适配

要理解 OpenClaw 的能力边界，先要了解它的技术底层逻辑。

三层架构设计

OpenClaw 的整体架构分为感知层、决策层、执行层三个核心模块。

感知层负责接收来自各渠道的输入——无论是来自 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 还是本地命令行的指令，都会汇聚到统一的消息网关进行解析处理。感知层同时集成了多模态能力，支持文字、图片、文档等多种输入格式。

决策层是 OpenClaw 的”大脑”，负责理解意图、规划任务步骤、协调各个工具的调用顺序。决策层与底层大模型解耦，支持通过 API 接入 200 余种主流模型，包括 GPT-4o、Claude、Gemini，以及国内的文心大模型、DeepSeek、Qwen 等。在百度千帆平台的加持下，用户可以在同一个管理界面统一管理多个模型的 API Key，并根据任务场景灵活切换”大脑”。

执行层是 OpenClaw 区别于所有对话类 AI 的核心所在，也是其最强大的武器——Skill 技能系统。

Skill-as-Code：能力的模块化封装

OpenClaw 采用了”Skill-as-Code”的设计模式，将每一种 AI 能力封装为独立的代码单元。每个 Skill 拥有明确的权限声明、输入输出接口和业务逻辑。安装 Skill 的过程类似手机安装 App，用户能清楚看到该技能需要哪些权限（读取文件？执行命令？访问网络？），一键安装，随时卸载。

这种透明化的权限模型彻底改变了用户与 AI 的信任关系——不再是一个”黑盒”在替你操作，而是一份清晰的”授权合同”。

目前，ClawHub 技能市场已上线数千种 Skills，涵盖办公自动化、文件处理、数据分析、代码辅助等几乎所有高频场景。百度千帆官方也为 OpenClaw 提供了 7 款经过深度优化的官方 Skills，稍后详细介绍。

技术栈选型

OpenClaw 核心使用 TypeScript 开发，基于 Node.js v22+ 运行环境，采用 pnpm monorepo 架构统一管理核心包和 20 余个插件包。浏览器自动化方面通过 CDP（Chrome DevTools Protocol）协议实现对 Chromium 内核的精准控制，支持真实的表单填写、元素点击、页面截图、数据抓取等操作，而非模拟请求层面的爬虫操作。

主要功能与特色

一、具身操作能力（Computer Use）

这是 OpenClaw 最核心、也最具颠覆性的能力。不同于只能输出文字的 AI，OpenClaw 能够像真人一样操作电脑桌面：

• 终端操控：执行 Shell/Bash 命令，运行脚本，管理进程
• 文件系统：读取、写入、重命名、批量整理本地文件
• 浏览器自动化：填写表单、点击按钮、截取网页、批量抓取数据
• 邮件管理：自动收发邮件、筛选重要信息、智能回复
• 代码编写与执行：自动编写代码片段并立即运行验证

在实际测试中，一个典型的任务流程是这样的：用户发出指令”每天早上 9 点，帮我检索行业资讯，整理成简报，发邮件给我”，OpenClaw 会自动拆解这个任务为：定时触发→网页检索→内容整理→格式化→邮件发送，全链路无需人工干预。

二、7×24 小时云端持续运行

这是 OpenClaw 与本地运行的 AI 工具最大的体验差异。借助百度智能云轻量应用服务器部署后，用户无需保持电脑开机，OpenClaw 作为一个云端服务持续运行。这使得一批此前需要本地设备常驻才能实现的场景成为可能：

• 服务器状态监控与自动告警
• 定时数据采集与报告生成
• 自动备份与文件同步
• 定时邮件处理与日程管理

三、多平台消息集成

OpenClaw 支持对接超过 50 种通讯和协作平台，涵盖 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal 等主流即时通讯工具。这意味着用户不需要额外安装任何客户端，直接在自己常用的聊天软件里发消息，就能调动 OpenClaw 执行任务。

这种设计极大地降低了使用门槛——对于非技术背景的用户来说，与 AI 交互的方式就是”发微信”。

四、持久记忆与上下文管理

OpenClaw 具备跨会话的持久记忆能力。与普通对话 AI 每次刷新页面就”失忆”不同，OpenClaw 能记住用户的偏好、历史任务、常用工作流和重要背景信息，使每次交互都能在积累的上下文基础上进行，而不是从零开始。

五、百度千帆官方 Skills 生态

在百度的深度集成下，千帆平台为 OpenClaw 提供了 7 款生产级官方技能，完全免费开放接入：

1. 百度搜索（Baidu Search）：赋予智能体实时检索全网信息的能力，突破静态知识库限制，适用于行业调研、事件分析、竞品追踪等场景
2. 百度百科：接入结构化知识图谱，适合知识问答、概念解释等需要权威信息背书的场景
3. AI PPT 生成：通过自然语言指令一键生成 PPT 大纲和初稿，结合百度搜索 Skill 可实现”输入关键词→联网搜索→自动成稿”的全流程自动化
4. 百度学术检索：接入学术数据库，支持论文检索、文献摘要提取，适合科研和知识工作者场景
5. 视频内容解析：支持对视频进行内容提取和 AI 笔记生成，适合会议纪要、培训视频整理等场景
6. AI 绘本生成：结合图像生成能力，支持图文创作类任务
7. 智能文档生成：将结构化信息自动转化为规范格式的文档输出

这套技能组合的最大价值在于“百度搜索 + 其他生成类 Skill”的协同效应——以实时信息驱动内容生成，真正解决了 AI 知识截止日期的老大难问题。

六、移动端支持：红手指 Operator

2026 年 2 月，百度智能云进一步推出了”移动版 OpenClaw”——红手指 Operator，这是一款基于百度全栈自研 ARM 云服务和 VLA（Vision-Language-Action）多模态大模型打造的移动端 AI Agent。用户通过云手机入口即可在移动端体验与 OpenClaw 在 PC 端相似的自主操作能力，无需额外部署，开箱即用。

百度智能云部署方案详解

百度智能云针对不同用户群体提供了两套部署路径，彻底解决了原版 OpenClaw”部署难”这一最大痛点。

极速简易部署方案

面向无编程基础的用户。开发者登录百度智能云官网，在轻量应用服务器的可视化配置面板中选择预置好的 OpenClaw 镜像，系统会自动完成环境安装、服务启动等全部初始化工作，无需手动配置任何依赖。

模型接入同样实现了零代码操作：在下拉菜单中选择所需模型，平台自动完成千帆 API Key 的创建与实例内部配置。整个流程最快 3-5 分钟即可完成，首月体验成本仅需 0.01 元。

千帆平台一键体验功能

2026 年 3 月，百度千帆正式推出了更轻量的一键体验功能，无需购买云服务器，直接在千帆平台界面内即可完成从配置到对话的全流程体验。这一方案将体验门槛降至极限，真正实现了”3-5 分钟内，零基础用户完成首次 OpenClaw 体验”的目标。

AI 硬件生态联动

2026 年 3 月，百度智能云与 Founder Park 联合举办”AI 硬件淘金局”，汇聚 100 余位 AI 硬件赛道创业者，深度探讨以 OpenClaw 为技术底座驱动 AI 硬件产品落地的可能性。这标志着 OpenClaw 的应用场景正在从纯软件自动化向 AI 硬件控制延伸，边界进一步拓宽。

实战测评

测评一：日常办公自动化

场景：每天整理行业资讯并生成简报，发送至邮箱。

执行过程：组合使用”百度搜索 Skill + 智能文档生成 Skill”，下发一条自然语言指令后，OpenClaw 全程无需干预。检索耗时约 20 秒，文档生成耗时约 30 秒，整份简报（含 3 条核心资讯+摘要+附出处）生成质量令人满意。

结论：这是目前体验最流畅的场景，几乎没有额外配置成本，实用价值极高。

测评二：浏览器自动化操作

场景：批量填写多个网页表单，抓取结构化数据。

执行过程：通过 CDP 协议控制 Chromium，能正确处理基本的表单填写和按钮点击。但在涉及复杂 JavaScript 动态渲染的页面时，偶尔会出现元素定位失败需要重试的情况。

结论：基础浏览器自动化可靠，复杂场景稳定性有待提升。整体优于大部分同类工具，但尚未达到”零失误”水准。

测评三：代码辅助与执行

场景：用自然语言描述需求，让 OpenClaw 自动编写并执行脚本。

执行过程：以 Llama 3 8B 模型为底层，M2 芯片环境下响应速度为 2-3 秒，代码质量对于中等复杂度任务足够胜任。配合终端执行能力，从需求描述到代码运行验证全链路约 2 分钟可完成。

结论：对于开发者的日常脚本编写和自动化运维任务，这是一个效率倍增器。不建议直接处理生产环境的核心代码。

测评四：持久记忆与个性化

场景：多轮会话后，测试 OpenClaw 是否能记住用户偏好。

执行过程：在第一次会话中设置偏好（简报格式、邮件签名、常用工作路径），重启会话后 OpenClaw 确实能准确调用这些记忆，无需重复说明。

结论：持久记忆功能在实际使用中表现良好，这是区别于普通 AI 对话工具的重要体验优势。

安全风险：不得不说的另一面

任何工具都有两面性。OpenClaw 的强大执行能力，也带来了相当严重的安全隐患，这是在部署之前必须认真对待的问题。

权限模型过于宽泛

OpenClaw 可直接执行 Shell 命令、读写文件系统、调用第三方 API，并以明文形式存储 API 密钥、OAuth 令牌等敏感凭证于本地配置文件中。已有安全研究确认，RedLine 和 Lumma 等窃密木马已将 OpenClaw 的数据目录列为重点窃取目标。

默认配置的网络暴露问题

老版本 OpenClaw 网关默认监听 0.0.0.0:18789，即对所有网络接口开放，而非仅绑定本地地址。安全扫描数据显示，全球已有超过 27 万个 OpenClaw 实例暴露于公网，其中大量未配置任何身份认证机制，攻击者扫描到开放端口后可尝试直接接管实例，实现未授权的远程代码执行。

工信部已就此发出明确预警，要求相关用户立即核查公网暴露情况，关闭非必要端口，完善身份认证和访问控制机制，严禁明文存储凭证。

提示注入攻击风险

由于 OpenClaw 会主动读取邮件、网页、文件等外部内容，攻击者可以在这些内容中嵌入恶意指令（Prompt Injection），诱导 AI 代理执行非预期操作。这是目前最难从根本上防御的攻击向量之一。

供应链攻击风险

ClawHub 技能市场中的第三方 Skills 良莠不齐，安装来源不明的插件存在供应链攻击风险，可能导致企业内网横向渗透。

安全使用建议：

• 不要将 OpenClaw 部署在生产服务器上
• 强制开启身份认证，绑定 127.0.0.1 而非 0.0.0.0
• 只安装官方或来源可信的 Skills
• 敏感凭证使用密钥管理工具而非明文存储
• 定期更新版本，跟进官方安全补丁

五款同类产品深度对比

一、Manus AI

Manus 是 2026 年与 OpenClaw 并列最热门的 AI 智能体产品，两者频繁被拿来比较，但底层逻辑截然不同。

Manus 是闭源、云端托管的商业产品，由 Meta 旗下团队开发。用户无需任何部署操作，通过 Telegram 发消息即可激活，30 秒上手，完全零技术门槛。界面设计精美，采用拖拽式工作流配置，非技术用户友好度极高。

但 Manus 的定价模式争议较大：订阅费 $0-$199/月不等，且叠加不透明的信用点消耗机制，重度用户实际月费用难以预测。更重要的是，所有数据在 Manus 的云服务器上处理，数据主权问题对于企业用户是潜在的合规风险。

在任务处理能力上，Manus 在 NLP 理解和多步骤复杂任务上表现出色，会话接续能力较强；但在长任务中偶尔出现上下文丢失，且不支持本地文件系统访问，无法替代 OpenClaw 的深度 PC 端操控能力。

适合人群：完全不想折腾技术配置、追求开箱即用体验的个人用户和非技术团队。

二、AutoGPT

AutoGPT 是开源 AI 智能体领域的鼻祖级项目，三年累积超过 17 万 GitHub Stars，是 OpenClaw 的重要参照系。

AutoGPT 的核心设计是任务链（Task Chain）模式，擅长将一个高层次目标分解为多个子任务，循环调用 LLM 逐步推进。这种方式在处理需要大量逻辑推理的复杂任务时有一定优势，但也带来了”幻觉放大”的问题——每一步的偏差会在后续步骤中累积，导致长任务链的最终结果不可靠。

与 OpenClaw 相比，AutoGPT 缺乏真正的桌面原生应用控制能力，浏览器自动化通过插件实现，稳定性不及 OpenClaw。配置复杂度高（需要 Python 环境 + 手动依赖配置），学习曲线显著更陡。模型支持方面主要依赖 GPT-4/4o，对国内模型的适配较弱。

技术深度上，AutoGPT 更适合作为自主 AI 探索和实验的工具，而非生产环境的效率工具。

适合人群：研究人员、AI 技术爱好者，以及需要在云端运行复杂多步骤任务链的高级开发者。

三、LangChain

LangChain 和 OpenClaw 经常被同时提及，但两者根本不是同一层级的产品——LangChain 是开发框架，OpenClaw 是成品应用。把两者放在一起对比，是很多人对 AI 智能体产品认知的常见误区。

LangChain 是一个用于构建 LLM 应用的工具链框架，提供了 Chain、Agent、Memory、Tools 等抽象层，开发者可以用它来搭建自己的 AI 应用。它的价值在于高度的灵活性和可定制性，几乎所有复杂的 AI 应用架构都可以用 LangChain 实现。

但正因如此，LangChain 没有开箱即用的能力。一个完整的 AI 自动化系统需要开发者自己设计工作流、编写工具调用逻辑、处理上下文管理。学习曲线极高，入门配置时间 30 分钟以上，真正用好需要数周乃至数月。

LangChain 的另一个局限是缺乏直接的系统操控能力——它是 AI 应用的”脚手架”，不是操控电脑的”手”。如果你需要的是直接执行任务的 AI，OpenClaw 是更直接的选择；如果你需要构建企业级定制 AI 系统，LangChain 是不可绕过的基础设施。

适合人群：有 Python 开发基础、需要深度定制 AI 应用逻辑的后端工程师和 AI 应用架构师。

四、Claude Code

Claude Code 是 Anthropic 推出的面向开发者的 AI 编程代理产品，定位是代码领域的 AI 协作工具，与 OpenClaw 的通用自动化定位有明显的垂直化差异。

Claude Code 的核心优势在于极强的代码理解与生成能力，依托 Claude 系列模型在推理和代码上的突出表现，处理复杂代码任务（重构、调试、架构设计）的质量在同类产品中领先。它拥有深度的 IDE 集成能力，支持 VS Code 和 JetBrains 全家桶，使用体验与传统开发工具无缝衔接。

但 Claude Code 的局限同样明显：它几乎不具备 OpenClaw 那样的通用 PC 操控能力，无法执行非代码类的自动化任务（如填写网页表单、发邮件、整理文件）。订阅费用不低，且 API 调用成本较高。对中文场景的优化也不及百度千帆接入的本土化方案。

在一项社区对比测试中，有用户在使用一个月后给出的评价是：Claude Code 处理代码任务的质量更高，但 OpenClaw 解决的问题更广，是代码之外更大的”工作自动化”场景的赢家。

适合人群：代码工作占日常 70% 以上的专业软件工程师，以及需要深度代码协作的技术团队。

五、字节跳动 Coze

Coze（扣子）是字节跳动推出的 AI 智能体构建平台，在国内开发者生态中与百度千帆 OpenClaw 的定位重叠度最高，是最直接的国内竞品。

Coze 的核心产品形态是一个可视化的 Agent 搭建平台，用户可以通过拖拽组件的方式组装工作流，无需写代码即可构建相对复杂的 AI 自动化流程。平台提供了丰富的内置插件（Plugin），接入了大量第三方服务 API。

与 OpenClaw 相比，Coze 的上手难度更低，可视化编辑体验更友好，对非技术用户的包容性更强。但 Coze 本质上是一个工作流编排工具，其 Agent 的执行边界被限定在预先配置的流程框架内，缺乏 OpenClaw 那种能够自主规划、实时适应的真正自主性。Coze 的 Agent 不会主动”思考”如何完成任务，而是按照用户预设的流程执行。

此外，Coze 不支持直接的 PC 桌面操控和本地文件系统访问，平台闭源，数据存储在字节的云端，定制化空间有限。

在模型生态方面，千帆 OpenClaw 能接入文心、DeepSeek、Qwen 等主流国产模型，在国内合规性和访问稳定性上具备一定优势；Coze 则深度绑定豆包（文心/火山）模型，灵活性稍逊。

适合人群：需要快速搭建客服机器人、内容分发助手等标准化 Agent 应用的运营和产品人员；不需要深度 PC 操控、追求低代码体验的中小企业用户。

横向对比速览

谁适合用百度智能云 OpenClaw

经过深度测评和横向对比，可以得出一个比较清晰的用户画像：

最适合的人群：

• 个人开发者和技术人员：想要一个真正能帮自己干活的 AI 工具，而不仅仅是一个更好的搜索引擎。OpenClaw 配合千帆的国产模型支持，是目前国内技术圈体验自主 AI 代理的最低成本路径。

• 中小企业数字化团队：需要降低重复性人工操作成本，但又不想为闭源产品支付高额订阅费。OpenClaw 开源、可自托管的特性，在数据安全和成本控制上都更友好。

• AI 产品探索者：想要在不深入 AI 开发的前提下，快速体验”AI 数字员工”能力边界的产品经理、运营人员或创业者。百度千帆的一键体验方案把门槛降到了极低。

不适合的人群：

• 完全不具备基础技术意识的用户（安全风险处置能力不足）
• 需要处理高度敏感数据的场景（凭证安全问题尚未完全解决）
• 只需要代码辅助的专职开发者（Claude Code 可能更专注）

生态布局与未来走向

从百度在 OpenClaw 上的系列动作来看，其战略意图远不止于”提供一个部署方案”。

2026 年 3 月，百度智能云副总裁殷大伟在中关村论坛上将智能体定义为”新型计算机”，并发布了 AI 搭子 DuMate，通过安全沙箱机制进一步推动智能体走向大众和企业场景。这一表态表明，OpenClaw 只是百度智能体生态的一个重要入口，而千帆平台的 Skills 市场、MCP 广场、模型管理体系，则是百度试图打造的完整”智能体操作系统”雏形。

对于开发者而言，这意味着围绕千帆生态开发、发布 Skills，不仅能获得平台的流量扶持，还能借助百度多年积累的搜索、知识图谱、语音等核心能力，快速构建出具有差异化竞争力的 Agent 应用。

OpenClaw 的爆火，本质上是”AI 从说话到干活”这一范式转变的一个缩影。2026 年正在成为 AI 智能体从技术演示走向生产力落地的真正元年，而百度智能云在这一节点选择深度绑定 OpenClaw，是一场关乎 AI 应用基础设施话语权的前瞻性布局。