第一天 2026.02.25
经过两天断断续续的跟三个AI APP（豆包主力，Kimi和千问打辅助）的讨论，终于知道部署deepseek+openclaw大概要干些什么了。于是总结了这两天跟AI的讨论结果，形成了大约1100字左右的文案。其中包含了：
1. 我想做什么；
2. 我在这件事情上大概是什么水平；
3. 跟ai讨论的过程中形成的很好的问题以及我个人目前的答案；openclaw 龙虾
4. 我对于智能体的大致构思以及结构和功能的设计；
以上这篇文案下午发给豆包让它帮我做好整体规划，我觉得整体规划看着还不错，就摩拳擦掌等下班以后回家开始折腾。
晚上回家开始从0基础开始干活，找了台i5-10400+32G+2060s的旧电脑，搞了一个晚上完成了deepseek+openclaw的部署（远程API用的DeepseekV3.2，本地用的r1-7B）。大量的时间在于下载。总共要下十几G的东西，外网拉包很慢，豆包提示的国内镜像又不成功。有的搭了梯子会快一些，有的没啥变化。
所有的事情靠跟豆包对话完成，无论是下一步的规划还是每一步的具体操作，真的是实践了“遇事不决问豆包”。跟豆包详细讨论后总有办法一点一点的往下进行。最令人惊喜的是各种报错信息只要丢给它，基本就能定位大概的错误。这个比人工看错误要靠谱多了。但是豆包也会犯一些严重的错误。
比如：
1. 已经讨论了2天了，它还是弄错了openclaw的“版本”。因为下载的时候从git上拉openclaw怎么都拉不下来，耗费了我半个多小时尝试了很多方法“逼问”豆包以后还是无果。最终我去问kimi，结果kimi说git地址不对。反馈给豆包之后，它自己发现原来它把产品搞错了。真正的openclaw是基于Node.js的,而在进行到这一步之前它都让我安装和测试的python环境。好在多安装的python并不影响后面的部署。
2. 关于模型温度的设置不知道为啥豆包设置了0.3，但是这个不符合deepseek官网给出的建议，感觉豆包完全没去看官网API文档，我去看了官网才搞明白。
第一天的综合体验：
1 进度符合预期，0基础纯部署花了一晚上（远程和本地API通信调试通过）。放在没有LLM的时代可能一周都搞不定。
2 豆包是个非常厉害又非常耐心的家伙，但是也会犯错，不能完全指望它，很多东西要有自己的验证方法和解法。
最后，我本来想写一个传统的部署图文步骤，帮助大家少踩坑。后来觉得，其实没必要，因为你随便找个主流的大模型对话，都可以搞定整个部署。
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