OpenClaw「App」榜单,百度搜索Skill下载量冲上第一:能给龙虾接入现实世界

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OpenClaw「App」榜单,百度搜索Skill下载量冲上第一:能给龙虾接入现实世界
8326点击    2026-03-14 09:01

OpenClaw 这个智能体「操作系统」大火,现在很多人都在为它安装「App」时犯难了。


在 OpenClaw 中,Skill 就是 AI 智能体(Agent)的 App,它们可以赋予智能体特定能力的扩展。通过安装不同的 Skill,OpenClaw 可以突破大语言模型单纯「聊天和生成文本」的限制,获得执行具体任务的权限和路径。


打开 OpenClaw 的公共技能市场 ClawHub,现在能看到密密麻麻 22000 多个技能。它们有的可以帮你自动发朋友圈,有的能帮你监控网页,即时了解新闻热点,有的还可以自动编程。不过由于这是一个开源的平台,谁都能上传自己写的工具,Skill 多得让人有点望而却步。


其实对于普通人来说,只有少数技能可以称得上是「基础设施」,网页搜索工具就是其中的一个。


在使用 OpenClaw 时,原生的 AI 模型由于训练数据的时间限制,无法获取最新资讯,且受限于上下文窗口,难以处理海量外部信息。搜索类 Skill 的核心作用是为智能体装上「连接现实世界」的眼睛和「检索记忆」的海马体。只有先通过搜索获取了最新、最准确的现实增量数据,智能体随后的逻辑推理、工具调用和交付才具有实际意义。但随着 OpenClaw 在国内爆火,大量养龙虾新人在使用海外工具时「水土不服」的情况正在显现。


如今打开 ClawHub 榜单,格局已经悄然改变:搜索类 Skill 中,百度的搜索工具下载及收藏量稳居前列,已经成为全球下载量第一的搜索引擎官方技能插件。


OpenClaw「App」榜单,国产Skill下载量冲上第一:能给龙虾接入现实世界


链接:https://clawhub.ai/ide-rea/baidu-search


对于国人来说,这个百度官方出品的中文搜索 Skill 更懂中文权威信息,同时也具备信息安全背书,可以说是搜索工具上的首选。


当 AI 学会「看比赛」


手搓一个专属助手


为了直观展示「百度搜索 Skill + 官方生态矩阵」在真实 Agent 工作流中的能力,我们不妨跳出枯燥的跑分测试,直接看几个接地气的应用场景。


作为一个平时只看英超的伪球迷,今天在手机上弹出的新闻窗口里面看到一些球队惨淡的成绩,想知道大概怎么回事。按照传统的信息获取方式,你需要切出新闻 App,打开虎扑或搜索 App,输入多个不同的关键词,在论坛信息流里自己拼凑答案。


但现在基于 OpenClaw + 百度搜索 + 百度百科 Skills,我们可以快速构建一个「足球智能观赛助手」,让 AI 变成一个能实时联网、懂背景知识、能顺畅聊天的「评述员」。


来看看我们的「评述员」在真实工作流中的表现:


实测 1:请基于百度搜索、百度百科能力,帮我总结一下在本赛季欧战赛场(欧冠、欧联、欧协联)现存的英超球队在本轮淘汰赛上的对阵情况、结果,以及它们在上个赛季同期的整体表现。


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面对这个复合型问题,智能体理解了意图,并在后台完成了正确的 Skill 调度:


  • 调用百度搜索。精准检索本周中欧战的实时赛况,抓取九支球队最近一场比赛的比分,规避了大模型「幻觉」和知识库未更新的致命缺陷,体现了时效性。
  • 并发调用百度百科。快速调取英超几支豪门的过往欧战履历、历史欧战积分和五大联赛欧战的整体表现,提供权威、结构化的背景知识。


实测 2: 在了解了基础信息后,我们免不了要继续追问: 那么基于当前欧战的成绩,以及几周前的分组抽签,英超球队能拿下欧战锦标的可能性还剩多少?哪个队最靠谱?


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在这个环节上,智能体的表现非常接近真实人类。眼见此前呼声很高的曼城被皇马击溃,已经不再看好了,而且知道在欧冠英超球队传统上并不占优势。


此外,使用搜索 Skill 也能保证我们获取准确的信息,基于内容再进行分析和进一步的工作。


实测 3: 使用百度搜索 skill 搜索一下机器之心最近发布了哪些关于 OpenClaw 的文章:


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实测 4:使用百度搜索 skill 搜索一下蔡依林在四川周边是否有演唱会,时间和地点是什么,在哪里能买到票?


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实测 5: 使用百度搜索 skill 搜索下,最近关于果蝇大脑上传的事情,究竟是什么回事?


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海外 Skill 管「通用」


国产 Skill 拼「精准」


我们常常在讨论大模型的技术演进,但决定一个应用能否真正在本土生根发芽的,往往是其底层的工具链。


在智能体的时代,「得搜索者得天下」的逻辑依然成立。作为自动化运行的系统,智能体对信息的容错率极低 —— 一旦搜索 Skill 抓取了虚假、过时或机器生成的低质量内容,智能体就会「消化不良」,导致后续的自动化任务崩溃。搜索基础能力的精准度,直接决定了整个智能体应用的智商下限。


这也是本土搜索 Skill 必须存在的原因,海外 Skill 提供的是一套通用的「骨架」,例如基础的网页抓取。但在中文互联网这个极其复杂、庞大且存在信息壁垒的生态中,Brave Search 这类海外搜索引擎往往只能抓取到表层信息,甚至频频出现对中文语意理解偏差导致的「AI 幻觉」。


相比之下,国产 Skill 提供的是本土语境下的精准能力。中文内容的理解深度、本地知识库(如政务、权威媒体、学术站点)的覆盖广度,以及与国内主流内容平台的协同整合,这些都是海外工具难以复制的「护城河」。此外,在开发者非常关心的成本控制上,百度搜索 Skill 还提供了免费额度。


百度作为国内最早入局 OpenClaw 生态的大厂之一,其官方出品的搜索 Skill 不仅填补了生态空白,更释放出了一个强烈的信号:国产基础能力 Skill 已经走向成熟,一个以中文用户为核心的本土 Agent 应用层正在形成。


如果你以为百度只做了一个搜索插件,那就低估了大厂的生态野心。


目前,基于真实的业务沉淀,百度已经在 ClawHub 上开放了一整套「生产级积木」,涵盖百度优势能力的全矩阵:


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在知识获取环节,不再是干巴巴的网页抓取。做背景调查或知识问答,可以直接调用 Baidu Baike(百度百科) 获取结构化的权威词条;写论文、追前沿课题,有 Baidu Scholar(学术检索) 打底;甚至面对冗长的视频流,Video AI Notes(视频 AI 笔记)也能直接拆解出核心内容与会议纪要。


面对图文并茂的复杂文档,文心衍生・PaddleOCR 文档解析 Skill 与文字识别 Skill 为智能体装上「眼睛」,实现超高精度的内容提取与理解。


在商业场景中,百度电商 Skill 支持跨平台比价与选购决策;百度地图 Maps Skills 为出行、文旅、车载等场景提供地图开发能力,让智能体具备空间感知与导航能力。


从信息检索到内容生产,从视觉理解到商业决策,从应用开发到行业落地,百度以 Skill 为载体将核心 AI 能力系统性地开放给全球开发者。


基础设施就绪


Agent 走向务实


当大模型的基础能力逐渐收敛,Agent 赛道的重心正在向工程化落地与本地适配转移。在这个阶段,好用的基础设施组件,往往是决定智能体应用能否真正投入生产环境的关键。


随着科技圈对 OpenClaw 逐渐重视,一些大厂正在将长年积累的搜索、百科、学术等底层业务能力,封装成标准化、可直接调用的「积木」。


在面对复杂任务时,搜索工具背后的信源权重判定、结构化数据及安全合规,为智能体应用投入生产环境提供了更高的确定性。


有趣的是,百度对于开源社区的合作态度,最近也得到了 OpenClaw 原作者 Peter Steinberger 点赞。


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期待各路科技大厂入局后,OpenClaw 生态可以迸发出新的能量。


文章来自于微信公众号 “机器之心”,作者 “机器之心”

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AITNT资源拓展
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
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
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

4
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

5
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

6
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/