百度龙虾全家桶火速上桌！出手就是全球最大搜索skill

梦瑶 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

当行业还在卷装龙虾、养龙虾的时候，百度已经把一整桌「龙虾全家桶」端上来了！

在今天的百度AIDay上，百度直接开启龙虾批发模式：一口气亮相了云端虾、安全虾、手机虾以及一整套Skills能力。

其中百度搜索Skill下载量超4.5万次，是全球下载量最大的搜索引擎官方Skill，成为「龙虾必备」。

不仅如此，龙虾全家桶还迎来了新成员——百度全新自研的桌面虾DuMate和小度全球首款「家用小龙虾」同步亮相～

满打满算，从1月底到现在也不过一个多月时间，从龙虾一键调用到零部署，再到手机端龙虾应用上线，百度一连串动作几乎是接连落地。

依托百度智能云、创新应用红手指Operator（活动上正式更名为RedClaw）以及百度App，百度搭起了一套从云端极简部署、移动端开箱即用，到应用侧零部署的完整生态。

当不少玩家还停留在帮用户把龙虾装起来的阶段时，百度已经率先把龙虾这件事推进到可用、可管、可扩展的新阶段。

行业还在卷养虾，百度已率先端出了龙虾全家桶

2026年初，AI圈最火的词，离不开OpenClaw；最热的话题，离不开装龙虾、养龙虾和Skills。

从云厂商到大模型公司，再到垂类应用和硬件企业，纷纷卷入这场养虾热潮，争相开始吃起「龙虾肉」。

△图片由AI生成

这边你部署你的龙虾，那边我部署我的龙虾，但无论怎么养虾，一个很难回避的现实是：

不少厂商所谓的「龙虾局」，还停留在帮用户把OpenClaw装上的阶段。

部署之后，龙虾要如何用、如何管、如何持续跑起来，反而成了更现实的门槛。

在这一众忙着装龙虾的玩家中，百度给出的答案，在整个行业中显得稍微有那么些格格不入。

他们想做的，不只是让用户能养虾，更是要让用户能用虾、管虾、扩展虾。

从免部署到移动端应用，再到Skills应用开发，让龙虾真正进入应用层，成为可以被调度、被管理、被扩展的长期生产力。

龙虾应用生态加速狂飙

龙虾火爆，火爆在产品带给行业的想象力，更火爆在部署难这件事儿上。

对很多普通用户来说，部署配置、镜像选择、云服务器挑选、API Key填写这些步骤，就足以让用户头大。

在行业还围绕这些现实问题反复打磨时，百度已经率先在应用层给出了对应的解法——

今年2月，百度在百度App里上线了OpenClaw能力。

通过百度App搜索框搜索OpenClaw，用户一分钟就能唤起OpenClaw消息助手，在App内实现工具调用。

对于一大批龙虾预备用户来说，这一步意味着：不用复杂安装，普通人一键就能把龙虾用起来。

但在百度看来，虽然一键部署确实把安装门槛降下来了，但事实上用户依然需要理解流程、接触配置。

于是他们决定，与其一键部署，不如让用户直接「零部署」。

就在本月，百度又重磅推出了专门面向零基础用户的OpenClaw服务——DuClaw。

在DuClaw中，龙虾部署环节被压到了零，甚至连很多技术小白都没听过的API Key在这里也完全不存在。

此外，DuClaw内置了百度搜索、百度百科、百度学术搜索等skills，把长期沉淀的信息能力直接打包进Agent体系中，让用户无需额外配置，真正做到「开箱即用」。

接下来，百度在龙虾应用侧的动作，可以说是以「按天更新」的节奏在狂飙。

DuClaw发布还不到一天，百度智能云又在安卓市场上线了全球首款手机龙虾应用——红手指Operator，直接将用户的养虾体验延伸到手机端。

在保留OpenClaw原生移动端体验的同时，其结合了自研的移动端AI Agent能力，让用户可以直接完成打车、外卖订餐等跨App操作。

只需安装注册产品应用，用户即可直接「指挥」手机龙虾执行任务，一句话就能让Agent完成复杂的指令任务。

在今天的百度AIDay上，百度龙虾全家桶再次迎来了新成员——

百度正式宣布推出桌面AI智能体DuMate，作为员工的第二大脑+执行助理，以个性化理解为核心，融合用户习惯与企业知识，让AI走进工作现场，能够理解意图、主动执行、高效协同。

而首发的另一款产品小度全球首款「家用小龙虾」，则将OpenClaw的复杂任务能力融入家庭场景，实现开口即用，一句唤醒即可使用，支持全家共享，并打通线上线下任务链路，完成跨设备、跨应用的自动执行。

当跨App操作、搜索能力和任务执行逐渐接入后，龙虾进而也呈现出了一种新的形态，从过去的尝鲜工具真正走向「任务入口」。

AI原生能力的Skills化

在养虾时代，养虾的精髓不仅体现在使用上，更体现在怎么能把虾用得好、用得住。

而要想让龙虾为己所用，就需要给它装上适配自己需求场景的大脑——Skills。

但事实上，不少国内养虾用户在接入海外的Skills工具时，也逐渐感受到了水土不服——

数据来源分散、稳定性参差不齐等问题。很多开发者在做Agent时，第一步反而卡在了Skills选择和使用上。

得益于百度本身的产品生态体系，百度干脆把整套AI能力封装成标准化Skills，并一口气推出了包括百度搜索、小度、秒哒、伐谋、客悦营销、百度一见在内的10余种能力组件。

在这些能力组件中，不同Skills分别对应着不同的养虾需求，从应用开发到行业场景，各自承担不同角色，让Skills得以在不同场景发挥其价值：

说一个大家感受很深的场景，很多养虾用户在实际使用OpenClaw时，很多都会碰到一个现实问题——

模型本身的训练数据有时间边界，很多最新资讯它并不知道；同时上下文窗口有限，面对海量外部信息时龙虾也很难直接处理。

这也是为什么在Agent体系中「搜索类Skills」几乎是刚需能力，只有先把真实世界里的最新信息检索回来，后面的推理、工具调用和任务执行，才有可能真正落地。

于是在搜索侧，百度给出的解法是——推出了具备实时检索全网信息能力的「百度搜索」Skill。

在使用场景上，百度搜索Skill专门为生成式AI提供全网实时信息检索服务，具备海量站点覆盖广度与中文领域内容理解深度，同时还可与百度百科、百度学术等官方生态Skills矩阵无缝协同。

当高权威性、强时效性、高准确性的搜索结果给到用户窗口时，用户的养虾体验也就得到了进一步提升。

使用场景和产品能力足够夯实，用户侧的市场反馈也随之而来。

OpenClaw官方技能商店ClawHub显示，截至目前百度搜索Skill下载量超45000次，较一周前持续高速增长，稳居ClawHub平台全球下载量第一的搜索引擎官方技能插件。

在一众的龙虾预备Skills中，百度搜索Skill已经成了「龙虾必装」Skill。

除了搜索Skills外，还有更多面向不同用户场景的Skills值得一提。

例如，全球首个OpenClaw应用开发Skill——Miaoda App Builder（秒哒Skill）。

用户可通过自然语言对话就能完成网页、小程序、游戏的创建、修改与发布，此外百度还将其作为API开放给OpenClaw生态，开发者可以直接基于这一能力构建属于自己的应用。

而在企业应用侧，百度智能云客悦还推出了可标准化调用的营销类Skills。

不仅覆盖笔记生成、营销视频生成、文案优化等场景，还支持立即呼叫与延迟呼叫，将OpenClaw智能体能力进一步引入企业营销场景。值得一提的是，这也是国内首个将OpenClaw智能体能力引入企业营销场景的解决方案。

在今天的百度AIDay现场，百度还重磅发布了新一代skills产品——伐谋Skill。

面向科研与算法场景，伐谋Skill可轻松调用算法自演化能力，提供实验管理和可视化能力，能够帮助研发人员高效完成复杂算法实验。

除了使用层面和Skill生态之外，养虾难的另一大原因，还在于智能体任务中常见的长上下文、代码生成与解析等高消耗场景。

针对开发者在百度轻量服务器或本地部署等场景，百度千帆同步推出Coding Plan订阅服务，让开发者能够以更低成本接入代码强模型能力。

模型侧，Coding Plan整合Kimi-K2.5、GLM-5等主流代码模型，支持按任务一键切换，同时提供充足调用配额，保证开发与调试过程稳定运行。

在工具侧，其也兼容Cursor、Claude Code等常见AI编程环境，开发者无需改变现有工作流即可直接接入。

应用侧、技能侧、模型侧都到位，开发者使用OpenClaw的门槛从能搭建Agent，进一步走向规模化开发Agent。

线下龙虾活动如火如荼

在应用侧能力逐步铺开的同时，线下开发者生态的热度也在同步走高。

不久前，百度智能云在北京举办了一场OpenClaw「龙虾市集」开发者活动，吸引了近1000名开发者到场。

从部署到体验，开发者在现场完成了一次完整的养虾过程，不只是听懂OpenClaw怎么部署，更重要的是能直接完成从了解、上手到体验的完整闭环。

通过手把手的教学、科普和实际操作，龙虾逐渐从概念层走向用户侧可感知的真实落地。

不仅如此，活动现场照片在社交平台传播后，OpenClaw创始人Peter Steinberger更是直接公开评论——Amazing。

并向百度智能云抛出了合作开发的橄榄枝：

过去一段时间，围绕OpenClaw的讨论确实很热，但从被讨论到被用起来，中间始终隔着一道门槛——

开发者需要一个更低成本进入、也更容易获得反馈的入口。

而从百度给出的路径来看，这个入口早已不只是降低使用门槛这么简单，而是被拆解成多个环节去推进：

从产品生态的铺开，到Skills能力的下放，再到线下场景的实际落地，逐步把能用这件事变成好用、可复用、可扩展，把开发者带入一个可以持续迭代的使用闭环。

龙虾全家桶为何百度最快落地？

百度之所以能最快做出龙虾全家桶，并直接给出一张可用的Skills全景图，离不开百度芯—云—模—体的全栈AI布局。

依托自研昆仑芯和百度智能云服务，用户可以借助百度智能云的轻量应用服务器LS、千帆大模型平台等完成云端部署，同时获得模型调度和算力成本控制能力。

在实际使用层，轻量应用服务器LS也把养虾门槛和易用性进一步下放。

在部署维度上，部署界面全可视化处理，只需简单点选，即可完成模型选择与Skills配置，快速搭建一个7×24小时持续运行的智能AI助理。

用户不仅可以在网页端直接开启OpenClaw对话，还支持一键接入飞书、钉钉、企业微信等主流IM，实现跨设备、远程操控。

△图片由AI生成

在能力扩展层面，系统支持Skills的自由配置与个性化定制，从快速开通到日常指令管理，整体体验更加轻量和顺滑。

为了进一步降低门槛，搜索入口也被打通，百度App接入的OpenClaw，通过简单搜索即可直接调用相关能力，让万千手机百度用户可以无感进入养虾状态。

与此同时，托管式方案也在一定程度上缓解了安全与配置带来的顾虑。

在今天百度AIDay的活动现场，百度安全副总经理冯景辉分享了百度龙虾安全机制：

安全的龙虾养成需要环境隔离、技能管控、权限控制、记忆管理，让Agent只访问最小必要数据，让用户永远是数据的主人，让能力可审计、权限可控制、生态可持续，才可形成繁荣安全的龙虾生态。

在安全性上，百度提供的官方托管的零部署服务，可以提前替用户规避因自行安装、配置不当带来的潜在安全风险，从源头保障数据安全。

而在底层，百度智能云本身就是一层稳固的安全底座。

十余年的云基础设施经验，让安全与稳定成为其最硬的两项能力，从虾池这一层就把风险把控住，让龙虾助理能长期稳定运行，不掉链子、不出异常。

芯-云-模-体的全栈AI布局，加上底层安全能力的持续加固，让龙虾生态的落地有了更稳的支点。

养虾热退去，行业开始比拼「用虾」能力

过去两个月，各行各业都卷进了养虾热潮中来。

部署教程、托管服务、配置攻略层一批一批地涌入，但当第一波热度过去后，整个行业不得不面对的问题是——

部署之后，我们到底能用龙虾做什么，怎么把它真正变成能长期跑起来的生产力系统？

换句话说，算力如何持续供给，Skills如何不断生产与复用，应用入口如何触达用户，安全体系如何兜底？

在这些问题上，百度给出了自己的答案是，让用户不仅能养虾，还能用虾、管虾、扩展虾。

在应用侧，从零部署到使用门槛的持续下放，再到移动端能力的延伸，百度让龙虾开始真正进入用户日常使用场景，从能养走向能用。

在能力侧，芯-云-模-体的全栈AI布局打通了云端部署与模型调度能力，让龙虾具备被稳定管理、持续运行的基础。

在扩展侧，借助既有AI产品体系的沉淀，将搜索、学术、生成等能力封装为可调用的Skills，龙虾的能力边界被不断打开，也具备了适配不同场景的可能性。

当应用、能力与扩展逐步打通之后，龙虾所承载的意义则不止于接触，其开始演变为一个可不断生长的任务系统。

当前，行业已然进入龙虾规模化落地期，而百度已经借助自身强大的全链路生态，率先走在行业前面。

<原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/jAJjcXaWgEGrN-LxWs_vrQ