现在OpenClaw的部署是已经完全没有门槛了，现在国内各厂商在卷的就是零基础上手，说白了就是抢用户。

今天就来分享百度最近刚刚推出的两种部署OpenClaw的方案；

方案一：百度App

5分钟快速体验

操作流程：

打开百度App，进入"消息"tab

找到"OpenClaw消息助手"

点击"免费部署"按钮

等待1-2分钟系统完成初始化

状态变为"已部署"，即可开始使用

核心数据：

• 完全免费，无需任何费用
• 赠送5000万Tokens额度（普通用户能用很久）
• 无需服务器、无需代码、无需配置
• 一个百度账号即可
• 从打开App到首次交互，总耗时不到60秒

使用入口：

直接搜索：在搜索框输入指令，OpenClaw处理后在消息中心返回结果

消息对话：在OpenClaw消息助手里进行多轮交互

第一个任务实测

我在搜索框里输入了一个调研任务作为测试：

"帮我调研一下Manus AI这个产品：它是什么、核心功能、定价方案、和OpenClaw的主要区别、用户评价。输出一份结构化的markdown报告。"

结果：几分钟后，消息助手里收到了完整的调研报告。信息密度和准确度都不错——定价精确到具体数值，发布时间精确到月份。

对比手动做法：这类调研工作通常需要搜索10+个网页、逐一提炼、再整理成结构化文档，至少需要1-2小时。OpenClaw在几分钟内完成，且不用离开百度App就能看到结果。

方案二：百度智能云

如果你想把OpenClaw接入飞书、钉钉、企业微信等工作平台，或者想自己选择AI模型、装配更多Skills，百度智能云提供了完整的部署方案。

完整部署步骤

第一步：创建轻量应用服务器

1. 登录百度智能云官网
2. 进入"轻量应用服务器"
3. 镜像选择：OpenClaw
4. 套餐选择：最基础配置（2核4G）
5. 活动价格：0.01元（没有多余的零，就是一分钱）
6. 微信扫码支付，完成开通
7. 等待2-3分钟，收到开通成功提示

第二步：实例配置

进入"实例管理"页面

点击"一键放行"——打开必要的端口

点击"一键开通"——启动千帆大模型服务

第三步：选择AI模型

这一步出现了惊喜。我原本以为百度的方案会默认绑定自家的文心模型，毕竟这是商业产品。

但打开下拉菜单一看，系统提供的模型列表包括：

• ERNIE 5.0（百度自研）
• DeepSeek V3.2
• DeepSeek-R1
• GLM-5（智谱）
• Kimi-K2.5（月之暗面）
• MiniMax

百度并未限制模型选择，而是将文心和DeepSeek等主流模型并列推荐。

这种做法消除了用户的选择顾虑，同时也避免了"被锁定"的感受。

相比自己手动部署OpenClaw、逐个向各家申请API Key、手动编写配置文件，这个流程简化了不止一个量级。

第四步：配置消息平台（可选）

支持的平台包括：飞书、企业微信、钉钉、QQ

配置步骤：填入对应平台的App ID和App Secret即可

以飞书为例：

1. 在飞书开发者后台创建应用
2. 获取App ID和App Secret
3. 粘贴到百度云配置页面
4. 点击"确认"完成接入

第五步：Skills预装与配置

系统预装了baidu-search这个Skill，额度为：

• 活动期间每天免费1000次百度搜索调用
• 可根据需要添加更多自定义Skills

第六步：启动和验证

点击"获取网站地址"

浏览器打开，进入OpenClaw Gateway Dashboard

在聊天框发送第一条消息进行验证

部署耗时统计

环节	耗时	备注
从官网到完成付款	5分钟	主要是阅读配置项
系统初始化	2-3分钟	自动部署
模型选择与验证	5分钟	可选，取决于对比深度
飞书接入配置	5-10分钟	需要切换到飞书后台
总计（纯操作）	15分钟	无需编码，全图形界面

对比原生Docker部署的半天到一天的工作量，这个效率提升是显著的。

实际应用验证：三个真实场景测试

部署完成后，我在飞书和百度App里测试了几个接近真实工作需求的场景。

场景一：AI热点雷达

需求背景：作为AI领域的内容创作者，我每天需要花30分钟刷X、Hacker News、arXiv来追踪动态。这个工作的特点是高频、重复、容易遗漏重点。

指令："帮我搜索过去24小时AI领域最值得关注的5条热点新闻，每条附上一句话摘要和来源链接，按重要程度排序。"

结果：

• 响应时间：约1分钟
• 输出格式：结构清晰的热点周报
• 排序逻辑：按Hacker News热度评分排序（280分帖子排第一）
• 信息密度：每条包含摘要、来源平台、热度评分、原文链接

效率对比：手动收集这5条新闻+结构化整理，通常需要30-45分钟。OpenClaw在1分钟内完成，效率提升30倍以上。

质量评估：输出内容的信息密度超出预期。系统不是简单地搜索罗列，而是做了筛选、排序和优先级判断。

场景二：代码生成与工具编写

需求背景：作为独立开发者，我经常需要快速编写一些工具脚本来自动化重复工作。

指令："用Python写一个脚本，功能是读取一个文件夹中的所有图片文件（jpg/png），按文件创建日期重命名为YYYY-MM-DD_序号.jpg的格式，并生成一份整理报告。"

结果：

• 响应时间：1-2分钟
• 代码完整度：包含核心逻辑 + 错误处理 + 格式兼容 + 预览模式
• 代码质量：考虑周全程度超出预期

效率对比：

方式	核心逻辑	加入细节处理	测试验证	总耗时
手动编写	20分钟	40分钟	10分钟	70分钟
OpenClaw生成	自动完成			2分钟

使用体验：相比在终端里编码，在飞书里发句话就能获得完整脚本的体验差异很大。对于"临时需要一个小工具"的场景特别有效。

技术对比：虽然Claude Code在编程领域更专业，但OpenClaw的优势在于无需切换开发环境，集成度更高。

场景三：文档整理与结构化处理

需求背景：整理邮件、清理文件等结构化工作。

测试结论：OpenClaw在这类有明确规则的任务上表现稳定，能够按照指定格式输出，细节遗漏少。

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冷静评估：OpenClaw目前的局限

任何工具都有边界，理性认识这些边界很重要。

成本问题

现状：

• OpenClaw本身免费，但调用AI模型需要按Token计费
• 百度智能云通过千帆平台接入，成本比海外API便宜，但高频使用账单仍会产生
• 百度App目前限时免费5000万Tokens——这是最划算的使用方式

建议：在活动期间充分使用免费额度，为后续付费使用做预算。

复杂判断类任务表现不佳

表现好的任务类型：

• 清理邮件、整理文件等结构化工作
• 信息搜集与整理
• 代码生成与脚本编写

表现不好的任务类型：

• 需要主观判断的工作（如"帮我写一篇有深度的分析文章"）
• 需要上下文理解和战略决策的任务

核心差异：OpenClaw擅长"执行"，不擅长"思考"。它是执行者而不是顾问。

安全性风险

已知问题：

• 2月份有安全机构报告超过13万个OpenClaw实例暴露在公网
• 披露过CVSS 8.8分的高危漏洞

应对措施：

• 开源项目的漏洞发现和修复速度相对较快
• 如果处理敏感数据，网络隔离和权限配置不能马虎
• 定期更新到最新版本

选择合适场景很关键

不是所有场景都需要OpenClaw：

• 如果只是想问问AI问题，ChatGPT或文心一言完全够用
• OpenClaw的价值在于那些需要AI"动手做事"而不只是"动嘴回答"的场景
• 简单的对话场景反而会造成过度设计

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总结：AI从助手变成员工的路径

这次实践让我理解了一个观点：让AI从助手变成员工的关键，不是更多的技能，而是更低的使用门槛。

OpenClaw代表的方向是正确的。过去两年AI一直在"聊天"这个范式里打转——你提问，它回答。有用，但还不够。真正的变化发生在AI开始"做事"的时候，从顾问转变为执行者。

两个部署方案的定位差异：

维度	百度App（轻量）	百度智能云（深度）
使用门槛	极低，无需技术背景	中等，需要基本的配置概念
启动时间	1分钟	15-30分钟
成本	完全免费（活动期间）	0.01元起+模型费用
集成能力	百度自有生态	可接入飞书/钉钉/企业微信
适合人群	想快速体验的所有人	需要工作平台集成的团队
定制空间	有限	充分，可自定义Skills和模型

我的建议：

1. 第一步：从百度App开始。免费、快速、零心理负担。用上一两周，理解OpenClaw真正能做什么。
2. 第二步：明确需求后再决定深度部署。如果确实需要接入工作平台、自定义能力，才投入百度智能云的部署。
3. 第三步：持续评估成本收益。记录时间节省和实际费用，判断是否值得继续投入。

最后的思考：

当7亿月活的国民应用把搜索框变成AI指令台的时候，这个方向已经不是极客的玩具了。当然现在还早，体验还有粗糙的地方，成本也需要优化。但方向是清晰的：AI的下一步不是更会聊天，而是更会干活。

与其继续站在技术的边缘观望，不如踏进来把手弄脏。你能获得的体感和理解，远胜于看100篇文章。

从一个产品经理的角度，我的体验是：这次百度把OpenClaw集成到App的操作，让我看到了国内大平台在AI应用落地上的实际思考，而不只是概念传播。这本身就值得关注。