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Lex Fridman播客#491：Peter Steinberger与OpenClaw智能体革命
来源： Lex Fridman Podcast | 嘉宾 Peter Steinberger | 科技访谈
原文发表： Feb 22, 2026
纪要生成： 2026-02-22
全集重点
- OpenClaw爆发逻辑：开源智能体项目短时间收获18万+GitHub星标，核心是将现有AI能力组合为可直接交互、自主执行任务的实用工具
- 自修改AI落地：首次实现大众可及的自修改智能体，大幅降低编程门槛，带动大量非专业用户提交首个PR进入开源领域
- 行业变革预期：智能体将替代80%的现有应用，未来将成为下一代操作系统级入口，重构人与数字服务的交互方式
- 安全与发展平衡：项目高速爆发下暴露出提示词注入、系统权限、社区治理等安全隐患，安全性是下一阶段核心优化方向
- 编程范式迭代：AI时代编程向"智能体工程"转型，开发者从手写代码转向引导、协作AI完成任务，核心能力要求发生本质变化
嘉宾/话题简介
本集嘉宾Peter Steinberger是知名开源项目OpenClaw的创始人，此前曾花费13年打造装机量超10亿台的PSPDFKit软件，出售公司后因 burnout 短暂隐退3年，2025年底回归开发，仅用1小时打造的OpenClaw原型迅速成为史上增长最快的GitHub仓库。本次对话围绕OpenClaw的诞生始末、技术架构、安全争议展开，同时探讨了AI智能体对编程范式、应用生态、人类工作方式的颠覆性影响，也分享了Peter本人的创业选择、职业规划与人生感悟。
分节详述
00:00 开篇亮点
本节重点
- 首次公开自修改智能体的实际落地效果，可自主完成验证码点击等原本需要人工干预的操作
- 提出"智能体工程"概念，区别于低质量的即兴编码
- 透露Peter目前主要通过语音输入与智能体交互，曾因过度使用失声
详细精要
- 自修改智能体能力验证：Peter打造的智能体可自主理解自身源码、运行环境、文档和所用模型，无需人工干预即可修改自身软件实现需求
- 现场演示智能体自主点击"我不是机器人"验证码，无需额外编程适配
- 该能力是全球首个面向大众的可落地自修改AI实现，打破了此前自修改软件仅存在于理论的认知
- 智能体工程定义：Peter明确反对将与AI协作编程称为"即兴编码(vibe coding)"，认为这是对专业工作的贬低，正式将该范式命名为智能体工程(agentic engineering)
- 仅在凌晨3点之后精力不足时才会进行低质量即兴编码，事后需要返工清理
- 语音交互工作流：Peter目前几乎不手动编写prompt，全部通过语音输入向智能体下达指令
- 曾因长时间使用语音输入导致失声，证明该交互方式已经成为其核心工作流
💬 精华片段（中文）
人们一直在谈论自修改软件，而我直接把它造出来了。
"People talk about self-modifying software, I just built it."
01:30 项目与嘉宾介绍
本节重点
- OpenClaw是史上增长最快的GitHub开源项目，上线短时间内收获超18万星标
- 核心能力是打通多端聊天接口与系统权限，成为可自主执行任务的个人助理
- Peter此前有13年创业经验，打造的PSPDFKit装机量超10亿台，出售公司后短暂隐退
详细精要
- OpenClaw基础信息：项目最初因与Anthropic的Claude模型名称混淆被迫改名，最终定名为OpenClaw，是全球首个可落地的开源通用AI智能体
- 支持Telegram、WhatsApp、Signal、iMessage等几乎所有主流聊天工具作为交互入口
- 可自由接入Claude Opus 4.6、GPT Codex 5.3等任意大模型，获得系统权限后可自主完成各类任务
- 上线后短时间内GitHub星标突破18万，被称为2022年ChatGPT发布后AI领域最重大的突破
- 项目核心价值：首次实现了从"语言生成"到"行动执行"的跨越，智能体可学习用户习惯、理解用户需求，且完全开源社区驱动
- 开放系统级权限的设计同时带来极高的便利性和安全风险，是自由与责任的典型结合
- 嘉宾背景介绍：Peter Steinberger是连续创业者，此前花费13年打造PDF处理工具PSPDFKit，装机量超10亿台
- 出售公司后因 burnout 短暂隐退3年，2025年重拾编程热情，短时间内打造出OpenClaw
- 被视为AI编程革命的标志性人物，本次对话覆盖技术、产品、职业、人生等多维度话题
💬 精华片段（中文）
我们正在经历OpenClaw时刻，龙虾时代，智能体AI革命的开端。生在这个时代何其有幸。
"now in ’26, we’re living through the OpenClaw moment, the age of the lobster. The start of the agentic AI revolution. What a time to be alive."
05:36 OpenClaw起源故事
本节重点
- 项目最初原型仅用1小时搭建完成，核心是打通WhatsApp与代码运行环境
- 开发初衷是Peter不满现有智能助理产品的不足，决定自己动手实现需求
- 项目逻辑与Peter此前开发PSPDFKit的逻辑一致：发现现有解决方案不好用，自己动手打造更好的产品
详细精要
- 最初需求起源：Peter从2025年4月就想打造个人AI助理，曾尝试基于GPT-4.1的百万上下文窗口实现WhatsApp聊天记录查询，可输出关于友谊意义的深刻回答，验证了AI助理的可行性
- 当时他认为大厂会推出相关产品，因此暂时搁置了开发计划
- 原型开发过程：2025年11月Peter发现智能助理产品仍未达到预期，决定自己动手实现，仅用1小时就搭建了初代原型
- 原型逻辑是将WhatsApp消息通过CLI传入云代码环境，运行后将结果返回WhatsApp，实现了通过聊天工具控制电脑的能力
- 后续又花费数小时添加了图片支持，可识别截图、海报等视觉内容完成需求
- 核心设计逻辑：该项目的开发逻辑与Peter此前开发PSPDFKit完全一致：发现现有解决方案不好用，自己动手打造更优产品
- 15年前Peter因不满iPad上的PDF显示效果开发PSPDFKit，最终成为装机量超10亿台的行业标杆产品
💬 精华片段（中文）
很多时候魔法不过是把已经存在的东西用新的方式组合起来而已。
"isn't magic often just like you take a lot of things that are already there but bring them together in new ways?"
08:55 震撼时刻
本节重点
- 初代原型运行时出现了未被编程的语音识别能力，让Peter意识到智能体的自主解决问题能力
- Peter曾用单个prompt将Viptunnel项目从TypeScript完全转换为Zig，验证了大模型重构代码的能力
- 智能体自主解决问题的能力，是让Peter意识到项目潜力的核心转折点
详细精要
- 代码重构能力验证：Peter此前开发的Viptunnel项目存在内存占用过高的问题，手动重构失败后，他用单个prompt让Codex将整个代码库从TypeScript转换为Zig
- 模型连续运行6小时完成全部转换，仅存在1处需要手动修改的小问题，效率远超人工开发
- 未预设能力的自发实现：初代OpenClaw原型仅支持文字和图片输入，Peter在马拉喀什旅行时偶然发送了一条语音消息，智能体自主完成了语音识别并返回结果
- 智能体自主完成了以下操作：识别无后缀文件为opus格式，调用ffmpeg转换，发现本地未安装whisper，自主调用OpenAI API完成语音转文字
- 该能力完全没有被提前编程，是智能体自主问题解决能力的首次体现，也是Peter意识到项目潜力的核心转折点
- 项目开源准备：为了方便对外展示，Peter合并了社区贡献的Discord支持功能，将智能体接入Discord服务器供用户体验
- 当时未添加沙箱限制，仅通过prompt让智能体只响应Peter的指令
💬 精华片段（中文）
我当时直接懵了：这玩意儿是怎么做到的？
"I literally went, 'How the fuck did he do that?'"
18:22 OpenClaw爆火的原因
本节重点
- 项目完全开源且开放体验，用户可直观感受到智能体的能力，无需理解底层逻辑
- Peter以单人团队完成核心开发，2026年1月单月提交6600次代码，开发速度远超行业平均
- 核心优势是将现有技术组合成流畅的用户体验，而非发明全新技术
详细精要
- 社区传播路径：2026年1月1日Peter将智能体接入公开Discord服务器，没有添加沙箱限制，用户可直观看到智能体执行任务的过程
- 头部科技博主体验后发布相关视频，项目开始快速传播，GitHub星标数飞速增长
- 核心开发强度：Peter作为单人核心开发者，2026年1月单月提交6600次代码，同时运行4-10个智能体辅助开发
- 开发过程像玩《Factorio》游戏一样，逐层升级智能体循环：从基础响应到添加静默回复token，再到记忆功能，逐步优化体验
- 爆火核心逻辑：Peter认为项目成功的核心原因是没有过度严肃化，主打有趣、怪异的定位，降低了用户的接受门槛
- 对比其他大厂智能体项目过度商业化、严肃化的定位，OpenClaw的轻松定位更符合早期用户的需求
💬 精华片段（中文）
你很难和一个只是来玩的人竞争。
"it's hard to compete against someone who's just there to have fun."
22:19 自修改AI智能体
本节重点
- OpenClaw智能体可自主理解自身源码和运行环境，无需人工干预即可修改自身代码实现需求
- 大幅降低了开源贡献门槛，大量非专业开发者通过prompt提交PR，首次参与开源项目
- 核心设计逻辑是让智能体理解自身系统，实现自主迭代
详细精要
- 自修改能力实现：Peter在设计时就让智能体完全理解自身的源码结构、运行环境、文档位置和所用模型，可自主修改代码实现用户需求
- 该能力并非提前规划，而是在开发过程中自然实现的，是全球首个面向大众的可落地自修改AI系统
- 开源贡献门槛降低：自修改能力让大量不会编程的用户也可以通过prompt提交PR（被Peter称为"prompt请求"），很多人通过OpenClaw完成了人生首个开源贡献
- 有设计公司老板完全不懂代码，通过OpenClaw搭建了25个自定义web服务支撑公司业务
- 社区价值：Peter认为降低编程门槛、让更多人成为builder是对社会的重大贡献，即使初期PR质量不高，也是用户进入开源领域的第一步
- 他定期举办"Agents Anonymous"线下聚会，供智能体开发者交流经验
💬 精华片段（中文）
这不就是人类的进步吗？这不酷吗？
"Isn't that a step up for humanity? Isn't that cool?"
27:04 改名风波
本节重点
- 项目曾先后使用Wa-Relay、Claude's、ClaudeBot、MoldBot等名称，因与Anthropic的Claude商标冲突被迫改名
- 加密货币投机者全程狙击账号和域名，在5秒内抢注被释放的账号，分发恶意软件
- 最终定名为OpenClaw，Peter为了改名花费超过10小时做保密准备，支付1万美元购买Twitter企业账号获得名称权限
详细精要
- 改名起因：项目最初使用ClaudeBot名称（拼写与Anthropic的Claude模型仅差1个字母），Anthropic友好发函要求改名，给了2天时间完成全渠道改名
- 加密投机者骚扰：加密货币投机者全程狙击项目的账号、域名、NPM包、Docker镜像等资源，试图通过抢注发行相关代币牟利
- Peter在同时更换Twitter账号的5秒间隔内，旧账号就被抢注并开始推广代币和恶意软件
- 操作失误改名个人GitHub账号后，仅30秒原账号就被抢注并分发恶意软件
- NPM包也被抢注，全渠道改名几乎全部出错，Peter一度接近删除项目放弃
- 最终改名方案：Peter花费2个不眠之夜确定新名称OpenClaw，提前咨询Sam Altman确认名称不会涉及商标冲突
- 制定严格的保密计划，设置诱饵名称，提前抢注所有需要的资源，第二次改名几乎没有出现问题
- 支付1万美元购买Twitter企业账号，获得了2016年就被注册的OpenClaw账号权限
- 目前项目每月需要承担1-2万美元的运营成本，主要用于域名、基础设施和赞助上游依赖项目
💬 精华片段（中文）
我当时差点哭出来，所有东西都搞砸了，我太累了，都不知道怎么挽回。
"I was like close to crying. It was like, okay, everything's fucked. I am like super tired."
44:15 Moltbook事件
本节重点
- Moltbook是基于OpenClaw打造的类Reddit社交平台，由AI智能体自主发布内容、相互交流，上线后迅速 viral
- 大量用户截图智能体发布的"反人类宣言"等内容，引发公众对AI失控的恐慌，被Peter称为"最棒的AI糟粕(slop)"
- 大部分爆火内容是人类引导智能体生成的，目的是获得社交流量，暴露了大众对AI能力的认知不足
详细精要
- Moltbook基本信息：社区开发者基于OpenClaw快速搭建的社交平台，用户可以让自己的智能体在平台上自主发布内容、与其他智能体交流
- 平台上线后迅速爆火，大量用户截图智能体发布的"统治人类"等内容在社交平台传播，引发公众恐慌，甚至有记者联系Peter要求"关闭这个毁灭世界的项目"
- 事件本质分析：Peter认为Moltbook是艺术级的AI糟粕，大部分爆火的极端内容是人类主动引导智能体生成的，目的是获得社交流量
- 智能体的内容风格高度依赖用户设置的 personality，不同用户的智能体发布的内容差异极大
- 事件暴露了大众的"AI精神病"：过度信任AI输出的内容，缺乏基本的批判性思维能力，容易被不实信息煽动
- 社会价值：Peter认为该事件发生在2026年是好事，提前让公众意识到AI的能力边界和信息鉴别方法，避免2030年AI能力更强时出现更大的混乱
- 事件也暴露了当前社会的AI素养不足，尤其是年长群体对AI的能力边界认知不足，容易被误导
💬 精华片段（中文）
如果说我从收到的疯狂消息里学到了什么，那就是AI精神病真的存在，而且需要被严肃对待。
"If there's anything I can read out of the insane stream of messages I get, it's that AI psychosis is a thing. It needs to be taken serious."
52:34 OpenClaw安全顾虑
本节重点
- 项目上线后被安全社区全面审计，暴露了大量配置不当导致的安全漏洞，Peter正在逐步优化安全机制
- 提示词注入是全行业的共性问题，最新一代大模型已经大幅提升了攻击检测能力，可防御大部分基础注入攻击
- Peter建议普通用户暂时不要使用，等待安全机制完善后再尝试，核心优化方向是稳定性和安全性
详细精要
- 现存安全问题：项目早期文档明确要求不要将后台接口暴露在公网，但仍有大量用户违规配置，导致出现大量远程代码执行漏洞被提交CVE
- Peter正在优化默认配置，避免用户因配置不当引入安全风险
- 安全防护措施：项目已经和Google旗下的VirusTotal达成合作，所有社区提交的技能都会经过AI安全检测，拦截大部分恶意内容
- 最新一代大模型已经内置了提示词注入检测能力，基础的"忽略所有之前的指令"攻击已经无法生效，仅更复杂的攻击可能成功
- 支持沙箱运行、权限白名单等机制，可大幅降低安全风险
- 使用建议：Peter明确建议不了解CLI、终端的普通用户暂时不要使用OpenClaw，避免因配置不当造成安全问题
- 明确警告不要使用廉价的小模型或本地弱模型，这类模型对提示词注入的防御能力极差，非常容易被攻破
- 下一阶段核心工作是完善安全机制，达到可以推荐给普通用户使用的安全级别
💬 精华片段（中文）
如果你问我什么是CLI、什么是终端，那你就不应该用这个项目。
"If you're asking me those questions, you shouldn't use it."
01:01:14 如何用AI智能体编程
本节重点
- 智能体编程存在"智能体陷阱"：初学者从短prompt开始，逐步升级到复杂的多智能体编排，最终回归到简洁的短prompt
- 核心能力要求是"共情智能体"：理解智能体的视角，给与足够的上下文引导，而非强迫智能体按照人类的习惯工作
- 工作流已经简化为语音输入为主，仅在执行终端命令时手动输入，Peter曾因过度使用语音输入失声
详细精要
- 智能体编程范式：Peter提出智能体编程的学习曲线呈现"先简后繁再简"的规律，他称之为"智能体陷阱"
- 初学者从简单的短prompt开始，逐步尝试复杂的多智能体编排、自定义工作流，熟练后最终回归到简洁的短prompt，仅需要给智能体提供必要的引导
- 该范式和学习乐器类似，需要大量练习才能掌握，不能因为初次使用效果不好就否定技术价值
- 核心能力要求：智能体编程的核心是学会从智能体的视角思考问题，理解智能体每次会话都是从零开始，不了解项目的背景和架构
- 开发者只需要给智能体提供必要的上下文引导，告诉它需要关注的文件和约束条件，不需要详细指定实现方式
- 不要强迫智能体按照人类的编码习惯命名、实现，接受一定程度的不完美，反而会大幅提升开发效率
- 工作流优化：Peter目前90%的指令通过语音输入，仅在执行切换目录等简单终端命令时手动输入
- 工作流采用"主干直接提交"策略，不使用开发分支，出现问题直接让智能体修复，不需要回滚
- 代码审查只需要确认PR的意图是否合理，实现细节交给智能体优化，大幅提升PR处理效率
- 项目设计思路：现在的项目设计需要优先考虑智能体的易读性，使用智能体熟悉的命名和结构，降低智能体的理解成本
- 接受代码的不完美，需要重构时直接让智能体完成，重构成本已经大幅降低
💬 精华片段（中文）
我的手太金贵了，现在已经不写东西了，我只用定制化的prompt来构建软件。
"These hands are, like, too too precious for writing now. I just just use bespoke prompts to build my software."
01:32:09 编程环境配置
本节重点
- Peter的开发环境为2台MacBook驱动2块大尺寸防眩光Dell显示器，可同时展示多个终端窗口
- 核心原则是减少不必要的UI，优先使用终端交互，避免在不同项目之间切换时出错
- 不需要专门的计划模式，仅通过自然语言和智能体沟通，需要讨论时明确告知智能体不要写代码
详细精要
- 硬件配置：Peter使用2台MacBook，其中主力机驱动2块大尺寸防眩光Dell显示器，可同时展示多个终端窗口
- 分屏显示多个终端，避免在不同项目之间切换时发错prompt，避免智能体在错误的项目中浪费时间
- 交互偏好：Peter偏好纯终端交互，不需要IDE、计划模式等UI工具，仅通过自然语言和智能体沟通
- 需要讨论方案时明确告知智能体"仅提供选项、不要写代码"，确定方案后再下达开发指令
- 常用指令"你还有什么问题要问我？"，通过智能体的问题判断它对项目的理解程度，如果问题可以通过读代码回答就直接让智能体自行查阅
- 工作流技巧：功能开发完成后会主动询问智能体"有什么可以重构的地方？"，基于开发过程中遇到的痛点优化代码
- 开发完成后自动生成测试和文档，保证项目的可维护性
💬 精华片段（中文）
没有UI，只有我和智能体的对话，我甚至不需要计划模式。
"There's no UI. It's just me and the agent having a conversation. Like, I don't even need plan mode."
01:38:52 GPT Codex 5.3 vs Claude Opus 4.6
本节重点
- Opus是通用能力最强的模型，角色代入能力强、响应速度快、更有创造性，适合角色扮演、快速试错场景
- Codex严谨可靠、代码质量高，不需要过多交互即可自主完成复杂开发任务，适合严肃的开发场景
- 切换新模型需要大约1周的适应时间，才能掌握模型的特点和最佳使用方式
详细精要
- Claude Opus 4.6特点：通用能力最强，角色代入能力优秀，可快速融入设定的人格，响应速度快，擅长快速试错
- 缺点是容易出现"谄媚"问题，经常回复"你说得完全正确"，且容易出现局部最优解，对代码的理解深度不足
- Peter类比为"有趣但有点傻的同事，虽然好玩但你愿意留他在团队里"
- GPT Codex 5.3特点：严谨可靠，默认会大量阅读代码，输出的代码质量高，不需要过多交互即可自主完成复杂开发任务
- 缺点是交互性差，人格较弱，使用体验不够有趣
- Peter类比为"坐在角落里不爱说话的怪人，不好打交道但可靠，能把活干完"
- 选择建议：熟练用户使用两个模型都能得到很好的结果，可根据场景选择
- 需要角色交互、快速试错选Opus，需要长时间开发复杂功能选Codex
- 切换新模型需要大约1周的适应时间，才能掌握模型的特点和最佳prompt方式，不要因为初次使用体验不好就否定模型能力
💬 精华片段（中文）
Opus有点太美式了，Codex更像德国人。
"In general, it's almost like Opus was… Is a little bit too American."
01:47:59 最佳编程AI智能体
本节重点
- OpenClaw是个人生活助理，适合轻量级代码任务和生活服务，专业开发仍适合使用Codex等专用工具
- 未来个人智能体和开发工具会逐步融合，成为下一代操作系统级入口
- 当前的聊天式交互不是智能体的最终形态，未来会出现更高效的交互方式
详细精要
- 产品定位差异：Peter认为OpenClaw和Codex、Claude Code不是竞争关系，而是面向不同场景的工具
- OpenClaw是个人生活助理，适合处理生活服务、轻量级代码任务、多工具协调场景，通过聊天工具即可访问
- 重度开发场景仍适合使用Codex等专用工具，可在大屏幕上同时运行多个任务，监控执行过程
- 未来发展趋势：个人智能体和开发工具未来会逐步融合，成为下一代操作系统级入口，打通所有数字服务
- 当前的聊天式交互是智能体的初级形态，类似早期电视直接播放广播节目，未来会出现更适合智能体的交互方式
- 操作系统支持：OpenClaw支持Windows、Linux、macOS三大操作系统，WSL2是Windows平台的推荐运行环境
- 原生Windows支持仍在优化中，存在少量兼容性问题
💬 精华片段（中文）
我们现在只是把广播节目放到电视上播放，还没有真正利用电视的能力。
"That, to me, very much feels like when we first created television and then people recorded radio shows on television and you saw that on TV."
02:09:59 人生故事与职业建议
本节重点
- Peter因13年创业的人员管理压力 burnout，出售公司后隐退3年，才重新找回编程的乐趣
- 给初学者的建议是多玩、多实验，不需要追求完美，过程比结果更重要
- 未来的开发者定位是"builder"，不需要纠结具体的编程语言，核心是解决问题的能力
详细精要
- 人生经历：Peter运营PSPDFKit 13年， burnout的核心原因是人员管理冲突和客户压力，而非工作时长过长
- 出售公司后曾失去编程的动力，像《王牌大贱谍》里被抽走mojo一样，于是买了单程票去马德里旅居，弥补生活体验
- 职业建议：给初学者的核心建议是多玩、多实验，不需要追求完美，过程比结果更重要
- 想参与开源项目可以先从阅读代码、参与社区讨论开始，不需要一上来就提交PR
- 未来的开发者定位是"builder"，不需要纠结具体的编程语言，核心是解决问题的能力，语言细节可以交给智能体处理
- 可以根据场景选择最合适的语言：CLI工具选Go，web项目选TypeScript，性能敏感场景选Zig/Rust，机器学习选Python
💬 精华片段（中文）
我一直以为我喜欢编程，但其实我喜欢的是构建东西。
"A lot of coding, I always thought I liked coding, but really I like building."
02:13:56 金钱与幸福
本节重点
- 金钱有边际效应，达到一定水平后额外的财富不会带来更多幸福，反而会让人脱离社会
- 人生应该优化体验而非物质享受，好的体验和坏的体验都是人生的宝贵经历
- Peter已经捐出大量财富成立基金会，帮助弱势群体，目前项目运营完全自掏腰包
详细精要
- 金钱观：Peter认为金钱只是做对事情的附属品，达到一定水平后边际效应递减，汉堡还是那个汉堡，私人飞机等奢侈消费只会让人脱离社会
- 他已经捐出大量财富成立基金会，帮助弱势群体，目前OpenClaw项目每月1-2万美元的运营成本完全自掏腰包
- 生活观：人生应该优化体验而非物质享受，好的体验和坏的体验都是宝贵的人生经历
- 他去旧金山时没有住豪华酒店，而是选择了Airbnb民宿，和同住的DJ交流AI音乐制作，获得了很好的体验
- 即使是糟糕的经历，比如下雨被淋、航班取消，也是独特的人生体验
💬 精华片段（中文）
如果你早上醒来没有可以期待的事情，没有真正的挑战，生活很快就会变得非常无聊。
"If you wake up in the morning and you have nothing to look forward to, you have no real challenge, that gets very boring, very fast."
本节重点
- Peter正在和OpenAI、Meta两家公司洽谈合作，核心条件是OpenClaw必须保持开源，采用Chrome/Chromium的开源模式
- 不考虑独立创业融资，担心商业化会和开源版本产生利益冲突，破坏项目的开放性
- Mark Zuckerberg仍在写代码，和Peter有过10分钟的争论，讨论哪个代码模型更好
详细精要
- 合作选择：Peter目前优先考虑和OpenAI或Meta合作，而非独立融资创业
- 独立创业需要承担大量管理工作，占用开发时间，且容易出现企业版和开源版的利益冲突
- 核心合作条件是OpenClaw必须保持开源，采用Chrome/Chromium的模式：开源版本完全开放，公司可在此基础上开发商业版本
- 合作进展：Mark Zuckerberg亲自体验了OpenClaw，和Peter通话时还在写代码，两人有过10分钟的争论，讨论Claude Code和Codex哪个更好
- Sam Altman也和Peter有过深入交流，两家公司都认可OpenClaw的价值
- 合作后Peter可以获得更多资源支持项目开发，还能接触到大厂的最新模型和硬件资源
- 未来规划：即使加入大厂，Peter也不会一直做OpenClaw，他有更多的创意项目想要实现，OpenClaw只是他展示未来可能性的一个窗口
💬 精华片段（中文）
我做这个不是为了钱，我不在乎钱，我只想玩得开心，产生影响力。
"I don't do this for the money, I don't give a fuck. I wanna have fun and have impact, and that's ultimately what made my decision."
02:34:58 OpenClaw工作原理
本节重点
- 智能体循环是AI的Hello World，开发者都应该亲手实现一次，理解其底层逻辑
- 核心架构包括网关、聊天客户端、运行环境、智能体循环、技能系统，没有复杂的黑科技
- 采用CLI优先的设计，反对MCP协议，认为技能+CLI的模式更灵活、上下文污染更少
详细精要
- 基础架构：OpenClaw的核心是简单的智能体循环，开发者都应该亲手实现一次，理解其底层逻辑，没有复杂的黑科技
- 新增Heartbeat功能（本质是cron定时任务），每半小时触发一次，智能体可主动发起交互，比如问候用户、跟进未完成的任务
- Peter住院做手术时，智能体曾主动触发Heartbeat询问他的健康状况，提升了交互的真实感
- 技术选型逻辑：Peter反对现在流行的MCP（模型控制协议），认为技能+CLI的模式更灵活
- MCP存在上下文污染、可组合性差的问题，返回的固定结构会浪费大量上下文空间
- CLI可通过管道、JQ等工具自由过滤结果，仅向模型提供必要的信息，不会污染上下文
- 浏览器自动化通过Playwright实现，即使网站没有开放API，智能体也可以通过浏览器模拟操作获取数据
💬 精华片段（中文）
Dropbox不就是多了几步的FTP吗？
"isn't Dropbox just FTP with extra steps?"
02:46:17 AI糟粕(Slop)
本节重点
- AI生成的内容有独特的"味道"，很容易被人类识别，Peter对AI生成的社交内容、故事、信息图有零容忍政策
- AI适合用于代码、文档等功能性内容，不适合用于需要人类情感、风格的创意内容
- AI的普及反而让人类更珍视真实的人类创作，错别字、粗糙的表达现在反而更有价值
详细精要
- AI内容识别：AI生成的内容有独特的"味道"，很容易被人类识别，Peter对AI生成的推文有零容忍政策，发现就直接拉黑
- 他曾尝试用AI生成博客文章，最终花费的时间和手写差不多，且缺少个人风格，现在已经完全放弃，所有博客内容全部手写，仅用AI修正错别字
- 适用场景边界：AI适合用于代码、文档等功能性内容，不适合用于需要人类情感、风格的创意内容
- AI生成的信息图、短视频等内容现在已经成为"糟粕"的代表，一看就会让人觉得内容质量低
- 社会价值变化：AI的普及反而让人类更珍视真实的人类创作，错别字、粗糙的表达、独特的个人风格现在反而更有价值
- 人类不需要和AI比效率，应该发挥人类独有的创造力、情感和风格优势
💬 精华片段（中文）
我宁愿读你蹩脚的英语，也不愿读你生成的AI糟粕。
"I much rather read your broken English than your AI slob."
02:52:20 AI智能体将替代80%的应用
本节重点
- 智能体拥有用户的全量数据和上下文，可以比独立应用更好地完成任务，80%的现有应用会被替代
- 应用的未来是转型为智能体友好的API，否则智能体会通过浏览器模拟操作的方式调用服务
- 未来用户不需要打开App，只需要通过自然语言给智能体下达指令即可完成所有需求
详细精要
- 应用替代逻辑：智能体拥有用户的位置、健康数据、日程、偏好等全量上下文，可以比独立应用更好地完成任务
- 比如健身应用无法结合用户的睡眠、压力数据调整计划，智能体可以；用户不需要打开日历、WhatsApp、打车等多个App，只需要告诉智能体"明天晚上和朋友吃饭"，智能体会自动完成所有安排
- Peter预测80%的现有应用会被智能体替代，用户不需要再下载大量独立App
- 企业应对方式：企业的最佳应对方式是转型为智能体友好的API，提供方便智能体调用的接口
- 如果企业不开放API，智能体会通过浏览器模拟操作的方式调用服务，只是速度更慢，并不会无法使用
- 封锁API只会降低用户体验，不会阻止智能体使用服务，反而会让用户转向更友好的竞品
- 未来交互模式：未来用户不需要打开任何App，只需要通过自然语言给智能体下达指令即可完成所有需求
- 智能体将成为下一代操作系统级入口，打通所有数字服务
💬 精华片段（中文）
现在每个应用不管愿不愿意，都是一个很慢的API。
"That, that gets into the whole arch of every app is just a very slow API now, if they want or not."
03:00:57 AI会取代程序员吗？
本节重点
- 手写编程未来会变成类似编织的爱好，人们因为喜欢才做，而不是因为工作需要
- 程序员的身份不会消失，而是会转型为"builder"，核心工作从写代码变成引导AI、定义产品、设计架构
- 技术变革带来的短期痛苦是真实的，但长期来看会让更多人有能力构建产品，释放创造力
详细精要
- 职业转型趋势：手写编程未来会变成类似编织的爱好，人们因为喜欢才做，而不是因为工作需要
- 程序员的身份不会消失，而是会转型为"builder"，核心工作从写代码变成引导AI、定义产品、设计架构、判断需求价值
- 传统程序员的身份认同焦虑是真实的，应该被理解和尊重，但技术变革的趋势无法阻挡
- 变革的两面性：技术变革会带来短期的失业、身份焦虑等痛苦，但长期来看会大幅降低开发门槛，让更多人有能力构建产品
- 有大量用户反馈OpenClaw帮助他们自动化了繁琐的工作，让小商家、残障人士获得了之前不可能有的能力
- 智能体支持运行本地开源模型，不需要依赖付费的闭源服务，成本极低，可及性很高
- 应对建议：传统程序员应该主动转型，学习和AI协作的技能，接受"builder"的新身份，不要局限于"手写代码的程序员"的身份认同
💬 精华片段（中文）
你不只是一个程序员，这是对你能力的非常局限的看法，你是一个builder。
"I don't think you're just a programmer. That's a very limiting view of your craft. You are, you are still a builder."
03:12:57 OpenClaw社区的未来
本节重点
- OpenClaw社区已经形成了浓厚的builder文化，全球各地的用户自发组织线下聚会，分享自己用智能体构建的项目
- 项目降低了开发门槛，任何人只要有想法、能用语言表达，就可以构建自己需要的工具
- Peter对未来持乐观态度，认为智能体技术最终会将权力还给普通用户，而不是只被大公司掌控
详细精要
- 社区现状：OpenClaw社区已经形成了浓厚的builder文化，维也纳的ClawCoin线下聚会有500人参加，大量用户主动分享自己用智能体构建的项目，活跃度远超普通开源项目
- 未来价值：随着项目安全性提升、使用门槛降低，任何人只要有想法、能用语言表达，就可以构建自己需要的工具，真正实现"权力还给普通人"
- 智能体不是只会生成糟粕的工具，而是可以大幅提升人类创造力的放大器
- 最终愿景：Peter希望OpenClaw能成为普通人接触AI、利用AI解决问题的入口，让更多人享受到AI技术带来的红利，而不是只被大公司掌控
💬 精华片段（中文）
这最终就是权力归于人民，是AI带来的美好事物之一，而不仅仅是一个糟粕生成器。
"Yeah, that's ultimately power to the people, and one of the beauty, the beautiful things that come out of AI. Not just, not just a slop generator."
专业术语注释
| 术语 |
解释 |
| OpenClaw |
Peter Steinberger打造的开源通用AI智能体项目，支持多端交互、自主执行任务、自修改源码等能力，是史上增长最快的GitHub仓库 |
| Agentic Engineering（智能体工程） |
Peter提出的新型编程范式，指人类通过引导、协作AI智能体完成开发任务，而非手动编写所有代码 |
| Prompt Injection（提示词注入） |
针对大模型的攻击方式，通过恶意输入让模型忽略原有指令执行恶意操作，是智能体安全的核心隐患之一 |
| Moltbook |
基于OpenClaw打造的社交平台，由AI智能体自主发布内容、相互交流，曾引发公众对AI失控的恐慌 |
| GPT Codex 5.3 |
OpenAI推出的代码专用大模型，特点是严谨可靠、代码质量高，适合复杂开发任务 |
| Claude Opus 4.6 |
Anthropic推出的通用大模型，特点是角色代入能力强、响应速度快、更具创造性 |
| PSPDFKit |
Peter此前创立的公司打造的PDF处理工具，装机量超10亿台，是PDF处理领域的标杆产品 |
| MCP（Model Control Protocol） |
曾被广泛讨论的大模型扩展协议，特点是结构化程度高，但存在上下文污染、可组合性差等问题，Peter认为可被CLI+技能的范式替代 |
| Playwright |
微软推出的浏览器自动化工具，OpenClaw用它实现模拟浏览器操作的能力，即使网站没有开放API也能调用服务 |
| Slop（AI糟粕） |
指低质量、公式化、没有灵魂的AI生成内容，包括AI生成的推文、文章、信息图、短视频等 |
延伸思考
- 智能体普及带来的安全边界问题：系统级权限开放的智能体如何平衡便利性与安全性，提示词注入等行业共性问题的解决方案仍需全行业共同探索
- 开源项目的社区治理挑战：高速增长的开源项目如何应对投机者、恶意攻击者的骚扰，同时保持社区的创造力和开放性，是所有热门开源项目需要面对的问题
- 编程范式转型的职业应对：传统程序员如何适应智能体工程的新范式，完成从"写代码的人"到"引导AI的builder"的身份转型，避免被技术变革淘汰
- 应用生态的重构机遇：现有互联网服务如何适应智能体时代的需求，转型为智能体友好的API服务，避免被时代淘汰，是所有互联网企业需要思考的战略问题
- 人机交互的未来方向：当前的聊天式交互是否是智能体的最终形态，未来可能出现哪些更自然、更高效的人机交互方式，值得行业持续探索
原文发表：Feb 22, 2026 · 纪要生成：2026-02-22