百度Operator上线:手机龙虾养殖应用下载与新手教程
近期,让用户能在手机上养“龙虾”的“手机龙虾”应用火爆网络,不过对普通用户而言其入门门槛较高,且多数仅限特定品牌的手机进行测试。
如今,百度终于推出了面向普通用户的手机应用,让每个人都能通过简单两步在手机里轻松“养虾”。
第一步:打开您的应用商店,搜索并下载“红手指Operator”应用。
第二步:恭喜您,成功喜提新版“虾”应用。

据了解,“红手指Operator”由百度智能云团队打造。用户安装并注册后,即可直接指挥这个百度版的手机“龙虾”执行任务,无需更换任何设备,也无需在本地安装繁琐的运行环境。
目前该应用仅支持安卓端,iOS版本预计将在3个月内上线。
该应用不仅带来了原生的移动端操作体验,还结合了百度自研的移动端AI智能体能力,可以实现跨应用的操作,例如打车、外卖订餐等,是一款功能强大的手机自动化应用。

“红手指Operator”进一步将原生自动化能力部署至云端虚拟手机中。用户可基于云手机桌面,一键获取“零部署、开箱即用”的自动化移动端体验。
与仅提供手机端接入的方案相比,搭载“红手指Operator”能力后的百度版手机自动化应用,能够提供更完备的AI智能体协同能力。
其中,一个组件负责处理复杂任务,可在PC与网页端环境中执行大量自动化操作,例如全网搜集热点并生成日报、跨网页寻找资源并自动下载、执行深度数据抓取等任务。
而“Operator”则主要负责原生App环境中的任务执行,它能够完成跨应用、多线程的交互操作,比如打车、外卖订餐、手机游戏挂机、社交软件互动等。
通过二者协同,“红手指Operator”让自动化执行能力随时随地可用,并提升了任务完成度和执行的灵活性。

无论是在会议间隙、出差途中,还是在通勤路上,用户都可以通过一句话指令,让AI自动完成信息搜集整理、定时推送、跨平台操作、自动下载应用并执行任务等复杂流程。
例如,用户只需输入“帮我搜索2月18日北京到长沙价格最低的机票”,系统即可在云端自动完成搜索与下单流程,等待用户最终确认即可。

据悉,百度是国内较早积极布局自动化技术的科技公司之一。春节前,百度智能云率先推出了极简版的自动化部署流程,并将百度AI搜索、百科、电商以及智能体深度研究等技术以“技能”形式在开源社区上架,方便用户选择调用。
针对开发者关心的成本问题,百度智能云同时推出优惠的包月套餐,通过实惠的模式让用户实现自动化使用的“燃料”自由。

在此基础上,百度智能云进一步降低使用门槛。3月11日,百度智能云发布“零部署服务”,将之前的“一键部署”模式进一步精简为“零部署”。
用户无需自行选择云服务器镜像,也无需配置大模型推理服务的密钥,真正做到零门槛启用自动化功能。
相关攻略
3月12日消息,近期养龙虾爆火,但对于很多普通用户来说门槛较高,手机端却又仅限个别品牌测试。如今,百度终于推出了手机龙虾应用,让普通用户也能只需两步操作就能在手机里养龙虾。第一步:
3月12日,百度发布了全球首款手机龙虾应用——“红手指Operator”,用户下载App其即可实现手机“养虾”。上线后,迅速引爆下载热潮,系统后台资源出现紧缺提示。百度智能云回应称,正全速调配资源扩
3月12日消息,近期养龙虾爆火,但对于很多普通用户来说门槛较高,手机端却又仅限个别品牌测试。如今,百度终于推出了全球首款手机龙虾应用,让普通用户也能只需两步操作就能在手机里养龙虾。第一步:打开应用商
热门专题
热门推荐
领克首款GT概念跑车亮相北京车展,由中欧团队联合打造。新车采用经典GT比例与低趴宽体设计,配备液态金属蓝涂装与2+2座舱,设有高性能模式按键可激活空气动力学套件。车辆采用后驱布局与AI智能运动控制系统,百公里加速约2秒,设计融合瑞典极简美学并参考全球用户反馈。
英伟达推出12GB显存版RTX5070移动GPU,与8GB版同步上市。两者均基于Blackwell架构,核心规格相同,仅显存容量不同。此举旨在缓解GDDR7芯片供应压力,为OEM提供灵活配置,加速笔记本产品布局,更大显存可更好满足游戏与AI应用需求。
微星将于5月15日推出两款26 5英寸雾面WOLED显示器MAG276QRY28和276QRDY54,售价分别为2499元和6299元。均采用第四代WOLED面板,具备QHD分辨率、VESADisplayHDRTrueBlack500认证、1500尼特峰值亮度及99 5%DCI-P3色域覆盖。276QRY28刷新率为280Hz,高阶款276QRDY54支持4
中芯国际2026年第一季度营收176 17亿元,同比增长8 1%;净利润13 61亿元,同比增长0 4%。公司预计第二季度收入环比增长14%至16%,毛利率指引上调至20%至22%。这反映出公司在行业复苏中展现出财务韧性,并通过运营优化增强了短期增长势头。
手机修图、相机降噪、视频去雾……这些我们日常使用的图像处理功能,其背后都离不开人工智能(AI)技术的驱动。通常,AI模型的训练逻辑是:向模型展示大量“低质图像”与“优质图像”的配对数据,让它学习如何将前者转化为后者。然而,天津大学计算机视觉团队近期发表的一项研究(arXiv:2604 08172)揭





