夜雨聆风上一篇结尾我说，打算聊聊怎么把龙虾养得更好用。好几个朋友看完直接来问：第一步，到底选哪家的？
说实话，这个问题我自己也纠结过。
选谁家的，我一开始也纠结
现在做 AI Agent 的厂商很多。阿里有，腾讯有，抖音的火山引擎也有，大模型厂商像 Kimi、智谱，也都推出了自己的版本。
国内平台用着方便，中文支持好，价格也更亲民，说不动心是假的。但我最后还是选了 OpenClaw——就是大家俗称的"龙虾"的原版，一个国外的开源项目。GitHub 上收藏量现在已经超过 33 万，比 Linux 还多，是目前成长最快的开源软件。
选它的理由，一开始其实没那么坚定。主要觉得它是这个领域的鼻祖，社区活跃，更新快。
但真正让我确认"选对了"的，是后来遇到的一件事。
一个配置问题，把我卡了大半天
用 OpenClaw 一段时间之后，我发现 token 消耗比预想的大，一个月 20 美元的额度不太够。于是我做了一个调整：把任务分流——复杂度高的用贵一点的模型，日常简单的活儿配一个便宜的模型。这部分配置官方文档里有，很快搞定了。
但后来我发现还有一个地方在默默消耗额度——心跳任务。它在后台定时跑，我想把它的模型也换成性价比高的，结果就遇到了问题。
先去翻官方文档，没找到心跳模型怎么单独配置。
然后上网搜，找到了别人分享的配置方法，照着试了，报错。换一种，还是报错。折腾了一圈才意识到：那些帖子写的时候可能是对的，但软件更新太快，过几个版本配置项就变了。
到这一步，说实话有点想放弃了。
死马当活马医，让 AI 去试
后来我想了想，手边不是有个编程 AI 命令行工具吗？就抱着试试看的心态，让它帮我去配。
一开始，它的思路跟我一模一样——先去搜官方文档，找配置说明。发现文档里确实没有。接着它也搜了网上的帖子，也找到了那些过时的方法，也报了错。
到这一步我心想：得，它也卡住了，跟我一样。
但接下来它做了一件我没做的事——直接去读了 OpenClaw 的源码。
它翻了几个关键文件之后发现，心跳任务的模型配置并不是一个独立的配置项，而是复用了子代理的模型设置。也就是说，你把子代理的模型配好，心跳自动就跟着变了。
我去核实了一下，确实如此。改完配置，问题解决。前后大概几分钟。
这件事让我想通了一个问题
以前我觉得开源的好处主要是免费、社区活跃。但这次之后，我发现还有一个特别实际的好处：
当文档跟不上的时候，源码就是最完整的说明书。
像 OpenClaw 这种更新极快的软件，文档写得再好，也不可能面面俱到。新功能还没来得及写文档、旧配置改了但文档没更新，这都太正常了。
我想了一下，如果当时用的是一个闭源的工具，我能怎么办？大概就是提工单等客服，或者在论坛发帖碰运气。等多久能回、回的对不对，都不好说。搞不好就卡在那里了。
但因为 OpenClaw 是开源的，代码就在那里。尤其是现在有 AI 编程工具，我甚至不需要自己去读源码——让 AI 去读就行了。代码不会骗人，实现逻辑是什么就是什么。
等于不管软件怎么更新，你永远有一份最准确的说明书。
这个体验后来我又验证了几次：遇到不确定的功能，直接让 AI 看源码，比翻文档效率高得多。
想通了之后，选择就不纠结了
这不是说国内的版本不好。现在国内各家也在走差异化路线，各有各的特色，正是八仙过海的阶段。场景比较简单的话，国内平台确实更方便，客服响应也快。如果你的场景确实依赖某个平台的独有功能，用它完全没问题。但如果没有明确的场景绑定，也不急，让子弹飞一会儿。
但如果你跟我一样，用得比较深，经常碰到文档没覆盖到的角落，那开源版本会让你踏实很多——不管遇到什么问题，答案一定在代码里。你自己找也行，让 AI 帮你找也行，前提是代码得对你开放。
这是我选 OpenClaw 的真正原因。不是因为它最强，而是在我搞不清楚的时候，它让我有办法自己弄明白。
也许选工具这件事，最终选的不是谁更强，而是卡住的时候谁让你有办法自己解开。你觉得呢？
你选了哪家？有没有遇到过文档查不到、又没源码可看的那种卡住的感觉？评论区聊聊，我也想听听你们是怎么处理的。
下一篇，聊聊怎么把使用成本降下来。很多人觉得烧钱，其实有些省钱的思路，到时候一起分享。
