，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。