1分钱部署OpenClaw!不挑设备4步搞定,全图形界面10分钟跑通专属AI助理

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1分钱部署OpenClaw!不挑设备4步搞定,全图形界面10分钟跑通专属AI助理
9788点击    2026-02-09 20:59

2026以来,还有比OpenClaw(原Clawdbot/Moltbot)更火的AI和Agent应用吗?


别的不说,光是GitHub上的星星就有17.7万之多,而且增长速度就像在坐火箭。


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能有这样的热度,是因为它早就脱离了聊天机器人的范畴,是公认能真正指挥电脑干活的“数字员工”。


比如这位网友就用三台电脑、15个Agent部署了自己的“数字军团”,他只需要在一个Discord频道里坐镇指挥,就能让它们完成处理邮件、读PPT、写代码、发推文,甚至撰写每日汇报等一系列工作。


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不过,想把这位“大神”请进自己的设备,还是得费点周折。


所以很多人都是看着视频里它干活挺爽,但只能眼巴巴地看,真到了自己想用的时候,却发现连大门都进不去。


现在,这个“看得到吃不到”的尴尬局面,终于有解了。


我发现百度智能云搞了个“作弊级”的方案,直接把这个复杂的部署过程给“降维打击”了。


它不需要你懂代码,也不用你折腾环境,直接把这个顶流AI变成了人人都能上手的生产力工具。


OpenClaw,一行代码真能搞定?


说实话,为了搭上OpenClaw的这班车,我属实是没少折腾。


大家都在传OpenClaw上手简单,官方文档里也确实明晃晃地写着“只需一行命令”。看起来是不是特潇洒?好像复制粘贴一下就能拥有一个超级AI员工。


但能运行这行命令的前提是,你得先有个像样的设备,不管是自己买硬件还是租用云服务器,就需要费劲折腾一番了。


燃鹅,如果把整个部署过程比作盖房子,这充其量只是买了块地,你还得熟练掌握命令行界面、SSH远程连接,对着黑乎乎的Linux终端窗口操作。


而且,如果你连“终端”和“Shell”都没概念,那这第一步就跨不过去。


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我还特意去扒了扒这行命令背后的install.sh源码,发现里面藏着的“环境杀手”真不少。


首先是版本强校验,脚本里白纸黑字写着需要Node.js 22+,但现在很多云厂商提供的Ubuntu或CentOS默认镜像,自带的Node版本往往还停留在v18甚至更低,脚本跑一半就会直接报错,逼着你去手动升级系统环境。


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其次是交互限制,脚本里写了大量的TTY检测逻辑。这意味着如果你想省事,在某些云平台的Web Shell或者自动化脚本里运行,它会因为检测不到“人机交互界面”而直接跳过引导流程,留给你一个没配好的半成品。


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实际测试下来,安装过程也是各种失败,关键是如果不懂点专业知识,连怎么排查都不知道。


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这时候你可能会想,那我去用其他云厂商所谓的“OpenClaw一键镜像”行不行?


它们确实是比自己搭环境要简便不少,但大多也就只解决了安装的问题,没解决配置的痛点。


这些第三方方案通常只是帮你把本体跑起来了,但等你真正登进去,发现还是得自己去申请大模型的API Key,然后对着Linux终端去改配置文件,想要远程访问还得自己处理Nginx配置……


还是拿盖房子来打比方,这就相当于给了你一套“毛坯房”,但装修还是得自己亲力亲为。


直到我试了百度智能云这个轻量应用服务器(LS)的方案,才发现原来部署OpenClaw竟然可以这么“无脑”。


十分钟跑通OpenClaw部署全流程


毫不夸张,这次我特意盯着表,从购买实例到通过飞书跟我的Agent说上第一句话,全程只用了十分钟


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相信你也注意到上面支付记录里的价格了,没错,现在百度智能云在搞限时活动,专门为OpenClaw量身定制的2C4G+200GB服务器,首月1分钱就能体验


而且没有套路,不会默认开启自动续费,万一一个月之后不想用了,直接扔掉就完事,不用担心被一直扣费。


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咱们接着看实操,去百度智能云的轻量应用服务器控制台,创建实例的时候,镜像选择里直接就有预置好的OpenClaw 2026.2.2-3版本。选个起步的套餐配置,点下创建,系统后台就自动通过一键安装脚本开始跑了。


甚至如果你直接从那个0.01元起购的按钮进去,连选择的过程都可以闭眼点下一步。


像那些Node.js版本冲突、npm权限问题统统都不存在,在镜像制作阶段就已经被百度工程师解决掉了。


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等实例创建好,把18789端口打开(这是访问OpenClaw的默认端口),访问的路就也打通了。


而且也不需要了解打开的原理,甚至不知道端口是啥也没关系,只要点一下那个“一键放行”,这一步就轻松搞定了。


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另外还要开通百度智能云平台的一些功能,但也都是点一下的事。


再然后就是选择你喜欢的模型了,这里可以选择百度自家的ERNIE,也可以选择DeepSeek、千问或者Kimi。


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需要提醒的是,模型调用是需要收费的,不过开通千帆的时候,会有一张二十元的代金券送上,有效期三十天。


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等到这些都搞定之后,点击已经变蓝的“应用”按钮,就可以坐等一切流程自动完成了。


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到这里,如果你只需要网页版,不需要折腾出一个聊天软件里的bot,那么恭喜你,只需要获取链接,所有的部署工作就结束了。


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当然每次都找网页还是麻烦了点,当然你可以把它接进常用的办公软件,其中飞书、钉钉、QQ和企业微信这四款支持傻瓜级配置。


只需要在消息平台配置菜单里选择相应的平台,然后对照后面链接的参考文档按图索骥,就能完成配置。


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像我之前就从来没用过飞书的开发者平台,但结果前面已经说过了,算上部署OpenClaw本体的时间,一共只用了十分钟。


因为百度这边已经把操作做了最大程度简化,除了填写App ID和Secret之外都是必须在飞书端才能完成的操作


给的喂饭级教程也非常贴心,每一步都是图文并茂,而且知道权限配置的部分逐个勾选容易乱,还提供了可以直接复制粘贴的JSON脚本。


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到这里,我们的这栋房子至少是达到了简装版的“拎包入住”水平了,但未必所有人都能满足于此,想要添置更多家具——也就是OpenClaw的Skills


这一步也简单得不得了,你只需要知道Skills在ClawHub上的ID,然后填写进去点应用就完事了。


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说到Skills呢,百度这一波也把自己的一些能力标准化成了Skills。


加装官方“外挂”,让OpenClaw长出手脚


不管是用百度智能云LS服务器还是其他方法,OpenClaw跑起来都只是第一步,要让这个“数字员工”真正能干活,还得给它装上“手脚”。


为了解决这个问题,百度千帆这次直接把压箱底的官方能力,搬到了OpenClaw的社区平台ClawHub,一口气上线了六个核心Skills。


如果你通过百度智能云来部署,这6个Skills可以直接在后台添加,其他部署方式的话,也只要在终端里敲一行npx clawhub@latest install加上技能包的名字,就能把这些百度官方维护的稳定能力装进去。


而且别忘了,OpenClaw可是个智能体,像装Skills这种事其实只要跟它说一声,它自己就能完成(无论是不是通过百度智能云部署),连上面的代码也不用敲。


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言归正传,来看百度发布的这几个Skills,先说最实用的“联网能力”。


安装了百度搜索(Baidu Web Search)百度百科(Baidu Baike Search)这两个Skills后,OpenClaw就具备了不用模拟浏览器就能实现的信息检索能力。


它能实时检索全网信息,无论是查最新的即时新闻,还是获取百科里那些结构化的权威知识,都能信手拈来。


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甚至还有专门面向科研场景的学术检索(Baidu Scholar Search),查文献也不在话下。


这就相当于给你的数字员工通了网,让它说话做事都有了真实的数据支撑,不再是只靠背后的模型所具备的有限认知。


除了查资料,它现在还能帮你搞创作。


新上线的AI绘本生成和智能PPT生成这两个Skills,就是奔着生产力去的。


你只需要给它扔一个大纲或者一段描述,它就能快速生成排版专业的PPT草稿,或者把文字转化成连贯的绘本画面,直接把枯燥的排版工作给自动化了。

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当然,最重磅的还得是那个千帆深度研究Agent


这东西可不是简单的问答机器人,它能像真人研究员一样,针对一个复杂的课题去拆解任务、全网搜集信息、阅读分析,最后给你输出一份深度报告。


有了这些官方外挂的加持,OpenClaw就不再只是那个会玩电脑的“玩具”,而是变成了一个既能查、又能写、还能深度思考的超级助手。


让OpenClaw不再只是“极客玩具”


以前提到OpenClaw这类AI Agent,门槛那是真的高。


你得懂代码、会敲终端、还得能自己修Bug,这实际上把它变成了一种只有技术人员才能享受的特权。普通人哪怕需求再强烈,也会被那个黑乎乎的安装界面直接劝退。


百度智能云这次做的“极速部署”加上“官方技能”,本质上是把硬核模式直接切成了简单模式


它消除了那些让普通人望而却步的阻碍,把OpenClaw从代码仓库里拽了出来,直接塞到了普通用户的办公桌上。


你不需要懂什么是Docker,也不用管Python版本兼不兼容。只要你会用鼠标,你就能拥有一个属于自己的超级助手。


对于HR来说,它是能自动筛选简历的招聘助理;对于学生来说,它是能全网搜集文献的科研搭子;对于运营来说,它是能自动抓取数据、生成报表的自动化神器……


这才是技术落地的终极形态——你不需要知道它背后有多复杂,你只需要知道,它能直接帮你把活儿干了。


文章来自于微信公众号 “量子位”,作者 “量子位”

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根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI