Hi，你是谁，想得到什么，

是想成为养虾人，

还是在养虾过程中塑造自己的产品力？

这最终决定了你应该怎么体验OpenClaw~

你来做决策的时刻到了！

延续前两篇，你是否决定了用云端安装还是全本地化部署 OpenClaw 及大模型？有没有可能，你从需求层面就排除了本地部署大模型的选型，也就不必评估成本了。

插播预告，后面会继续更新本地部署的成本考量，怎么部署本地大模型，且进行 Agent 调优。

不管这个决定是什么，本地化部署时都推荐先走通线上大模型。

我们讨论到的这些Agent类产品都支持企业级全本地化部署。

  决策点2：

• 要用 OpenClaw 吗？

• 还是用 Hames Agent？

• 还是用大厂提供的改装版类似 OpenClaw ？

有很多做 OpenClaw Agent 对比的内容，但大多数只有应用的视角，没有魔改的视角，以下是我从求知视角给到的四个要点对比：

这些决策维度包含了个人能力发展视角，特别是高级产品经理及以上、解决方案专家、架构师们……

如果你本质是用户/顾客，需要应用Agent能力来实现业务流 or 助理等应用，那就在大厂改装版中挑个体验最好的。

向左转：养自己AI深层认知：

如果你是像我一样想搞明白 OpenClaw / Hames / 豆包 / DeepSeek / Workbuddy 等等的一些内在逻辑，能够进入此类产品与技术定义和设计领域的，可以选 OpenClaw。

Hames居中。

除了安装踩坑不断，OpenClaw 最被人诟病的是其记忆能力差。

Hames 在两点上都打赢了 OpenClaw ！

但是，我在用OpenClaw管理一个多Agent团队的时候就在刻意塑造 OpenClaw 的记忆与知识索引体系了。

——也就是说，当我发现这也在实现类似Hames的时候，产品瘾犯了。让我来，让我来，试试理解并实验Agent的记忆机制。

——就…很难放弃这团泥巴不玩啊~

下一篇讲对小白有效的 OpenClaw 原版安装方式，不用读长长的教程、看或长长的视频的。再会~

** 化繁为简 **

深度，基于核心基础

问题，是撬起AI的支点