奥特曼招募的背后传奇：揭秘OpenClaw的创始人

文 | 字母 AI

如今，最杰出的“超级个体”已经被 OpenAI 所吸引。

在当地时间周日下午，OpenAI 的首席执行官山姆·奥特曼发布了一个重要消息：

彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）正式加入 OpenAI。

正是他，创造了 OpenClaw 的核心技术。

在过去一个月里，OpenClaw 迅速在全球范围内引起轰动，其本质是一种能够自动化执行复杂任务的 AI 代理。用户只需设定目标，系统便能自动分解步骤、调用工具、进行网络搜索，并完成整个流程。

此工具不仅能够编写代码、开发应用和部署项目，也能协助普通用户进行文档整理、数据分析、网页操作，甚至跨软件的事务协作。

其受欢迎的原因在于“单人操控、多线程运作”的使用体验——就像雇佣了一位不知疲倦的数字助理。随着演示视频的广泛传播，开发者与非技术用户纷纷进行测试，讨论热度迅速上升。

更令人瞩目的是，OpenClaw 的背后是一个“超级个体”，即彼得·斯坦伯格以一己之力构建的核心原型。

在奥特曼的官方声明中，他赞扬斯坦伯格“是个天才”，并对未来智能体如何相互合作、为人类提供实用服务提出了许多令人惊叹的设想。

奥特曼“招揽”斯坦伯格的举动，显然是瞄准了 AI 代理市场：

“我们预计这将很快成为我们产品的核心。”

OpenClaw 为何频繁更名？

OpenClaw 将继续以其原有形态存在，并不会被 OpenAI 完全吸收。

原因在于 OpenClaw 不仅是一个开源项目，同时与 Anthropic 有着紧密的关联。

理论上，OpenClaw 并不内置特定的模型，它是一个支持多种外部模型的“大脑”，用户需要自行提供 API 密钥或在本地运行模型。

因此，用户可以接入 Anthropic、OpenAI、谷歌等公司的不同模型。

不过在实际操作中，开发者强烈推荐使用 Anthropic 的 Claude Pro/Max+Opus 4.6（或类似版本），原因在于其较强的长上下文处理能力、对 prompt 注入的抵抗性以及出色的任务执行能力。

官方文档中也提供了专门的 Anthropic 集成指南，支持 API 密钥或 Claude 订阅的设置令牌。

许多教程、WIRED 文章和 Reddit 讨论中，用户配置的都是 Claude Opus 来运行 OpenClaw。

值得一提的是，OpenClaw 这个名称经过多次更改才最终确定，最初的名字是“Clawdbot”。

不过，Anthropic 对此并不满意，因为“Clawd”和“Claude”之间的谐音关系显得过于巧合。斯坦伯格因此不得不将“Clawdbot”更名为“Moltbot”，再最终改为现在的 OpenClaw。

因此，奥特曼实际上是看重了斯坦伯格本人。

他在声明中明确指出：“OpenClaw 将继续以开源项目的形式存在，OpenAI 也会继续对其提供支持。”

在 AI 代理领域，OpenAI 确实面临着压力。

在这一方面，Anthropic 已经显著领先。

首先是 Claude Code 的成功推出，这是一款编程代理。

随后，Anthropic 又进一步推出了更为广泛使用的代理产品 Cowork，将 Claude Code 的自主规划、多步执行、文件处理和工具调用能力扩展至更广泛的办公和知识工作场景。

在这样的背景下，斯坦伯格推出了 OpenClaw。

Meta 也在这方面发力！

此外，Meta 已经做好了准备，去年以数十亿美元的价格收购了 AI 代理 Manus 背后的团队。该团队最初源自中国，去年引发了广泛关注。创始人肖弘将担任 Meta 的副总裁。

Meta 的创始人兼 CEO 马克·扎克伯格在一月份的财报会上表示，计划将 Manus 的技术整合到现有平台中。

AI 代理正是奥特曼当前希望抢占的领域，而斯坦伯格则是理想的人选。

而且与 Manus 相比，OpenClaw 的影响力和颠覆性可能更为显著。

至于奥特曼为一位“超级个体”支付了多少钱，让其愿意加入知名的 AI 公司，目前尚无确切消息，具体交易条款也未公开。

但奥特曼一向对招揽人才相当慷慨。

去年 5 月，OpenAI 以超过 60 亿美元的价格收购了 iPhone 设计师乔尼·艾夫（Jony Ive）创办的 AI 设备初创公司 io。

如同如今奥特曼“招揽”斯坦伯格的举动，早期招募 Ive 则是出于对 AI 硬件的野心。

毫无疑问，OpenAI 此举的分量足以让竞争对手心生忌惮。

更为激烈的 AI 代理之战即将展开。

需要明确的是，这并非简单的招聘，而是收购

不过，我们需要强调的是，OpenAI 这次的行动并不仅仅是“招聘”，而更像是一场“收购”。

由于 OpenClaw 的开发团队仅有斯坦伯格一人，因此看起来像是招聘。

归根结底，OpenAI 的目标是增强其代理产品线。

从产品逻辑上看，OpenClaw 可以被视为一个独立的代理编排层，专门将大型模型的输出结果转化为实际操作。

其结构简单，可以接入任何支持工具调用的大型模型。可以理解为是赛博版的“最后一公里”。

OpenClaw 的核心价值在于证明了普通用户需要一个能够持续运行、自主执行任务的数字助理。

而且，交互界面需要更加友好，像 Claude Code 那种硬核的界面学习成本过高。

因此，这种“消息即代理”的设计思路正好填补了 OpenAI 产品线的空白。

巧合的是，ChatGPT 正好是一款对话工具，而它所缺乏的，恰恰是对话后的操作能力。

不仅是产品，OpenAI 还需要在编排层的设计方面获得经验。

如何管理长时间运行的任务，如何处理多步骤的工具调用，如何在保持自主性的同时确保安全边界。斯坦伯格在 OpenClaw 项目中已经解决了许多类似的问题。

OpenAI 最可能的做法是将 OpenClaw 与现有产品结合。

例如，现在 OpenAI 正在推广的 Codex，开发者可以在 ChatGPT 中对 OpenClaw 说：“帮我修复生产环境中的内存泄漏问题，然后部署到测试环境。”

OpenClaw 首先会从监控系统中提取错误日志，分析出问题代码的位置，然后调用 Codex 进行实际的代码修改和测试。

Codex 完成修复后，OpenClaw 会继续处理后续流程，包括提交代码审查、等待 CI 通过、触发部署脚本，并在 Slack 上通知团队。

Codex 负责“编写代码”的专业环节，而 OpenClaw 则负责“编排整个工作流”，既不破坏现有产品线，又能让新产品融入，从而提升用户的操作体验。

奥特曼在之前的采访中表示：“我们的竞争优势不仅在于模型的智能，更在于产品体验、用户粘性和生态系统的综合能力。”

他们意识到，单纯依靠模型的性能优势是无法持久的，必须构建一个多元化的产品矩阵。

这就像寒武纪生命大爆发，基础的遗传机制确立后，各种物种开始迅速分化。

OpenClaw 提供了代理的“基础架构”，而 GPT 模型则提供了“智能核心”，两者结合能够创造出多种新产品。

原本 OpenAI 可能需要一两年才能摸索的代理产品，在获得这个经过市场验证的原型后，开发周期或许能够缩短至半年、几个月，甚至像 Anthropic 的 Cowork 一样，仅需 10 天。

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