文 | 字母 AI
眼下最牛"超级个体"被 OpenAI "招安"了。
当地时间周日下午，OpenAI 的 CEO 山姆 · 奥特曼抛出一个大消息：
Peter Steinberger，加入 OpenAI。
Steinberger，正是 OpenClaw 背后的男人。
OpenClaw 在这一个月突然火爆全球，本质是一个可自动执行复杂任务的 AI Agent：用户只要下达目标，它就能自己拆解步骤、调用工具、联网检索并完成整套流程。
既能写代码、搭应用、部署项目，也能帮普通人处理文档整理、数据分析、网页操作甚至跨软件事务协同。
它爆火的关键在于"单人指挥、多线程干活"的体验——像雇了个不睡觉的数字助理。演示案例刷屏后，开发者和非技术用户都在实测，讨论量迅速飙升。
更让整件事充满戏剧性的是，OpenClaw 背后是一个"超级个体"，是这个叫 Peter Steinberger 的人单兵作战搭建的核心原型。
奥特曼的官宣消息里盛赞 Steinberger "是个天才"，对未来智能体如何相互协作、为人们提供实用服务有着许多令人惊叹的构想。
而奥特曼"招安" Steinberger，也是剑指 AI Agent 赛道：
"我们预计这很快将成为我们产品的核心。
OpenClaw 缘何多次更名？
OpenClaw 应该会继续以原形态存在，而非被 OpenAI 吸纳。
因为 OpenClaw 不仅是一个开源项目，还和 Anthropic 有很强的关联。
理论上，OpenClaw 不内置任何特定模型，它是支持多种外部模型的"大脑"，你需要自己提供 API key 或本地运行模型。
所以用户可以接入 Anthropic、OpenAI、谷歌等不同公司下的不同模型。
但在实际操作上，开发者强烈推荐 Anthropic 的 Claude Pro/Max+Opus 4.6（或类似版本），理由是长上下文强、prompt 注入抵抗好、Agent 任务执行能力突出。
官方文档也有专门的 Anthropic 集成指南，支持 API key 或 Claude 订阅的 setup-token。
很多教程、WIRED 文章、Reddit 讨论里，用户配置的都是 Claude Opus 来跑 OpenClaw。
甚至，OpenClaw 这个名字是改了好几次之后确定的，早期的名字是" Clawdbot "。
结果 Anthropic 不愿意了，因为" Clawd "和" Claude "简直就是在玩谐音梗啊。于是，Steinberger 才无奈将" Clawdbot "改名为" Moltbot "，又改成了现在的 OpenClaw。
所以，奥特曼是冲着 Steinberger 这个人去的。
他在消息中明确表示：" OpenClaw 将继续以开源项目形式存在，OpenAI 也会继续为其提供支持。"
OpenAI 在 AI Agent 上，确实有压力了。
Anthropic 在这方面已经明显领先。
先是 Claude Code 大获成功，这是一款编程 Agent。
而后 Anthropic 又趁热打铁，推出了用途更广泛的 Agent，名为 Cowork，将 Claude Code 的代理能力（自主规划、多步执行、文件读写、工具调用等）扩展到更广泛的办公、知识工作场景。
就是在这个节点，Steinberger 推出了 OpenClaw。
这事 Meta 也干了！
另外，Meta 也已经准备好发力，去年已经用数十亿美元的价格，直接收购了 AI 代理 Manus 背后的团队。这个团队最早来自中国，在去年曾经引发很多关注。团队的创始人肖弘将出任 Meta 副总裁。
Meta 创始人兼 CEO 马克 · 扎克伯格（Mark Zuckerberg）在一月的财报会上表示，计划将 Manus 的技术整合到其现有平台中。
AI Agent 是奥特曼现在想要抢占的领域，而 Steinberger 就是那个绝佳的人选。
而且相比之下，OpenClaw 在影响力和颠覆性上，或许要比 Manus 更胜一筹。
奥特曼具体花了多少钱，让一个"超级个体"甘愿加入明星 AI 公司，目前尚不清楚，具体交易条款还未披露。
但奥特曼是一向舍得花钱招揽人才的。
去年 5 月，OpenAI 以超过 60 亿美元的价格收购了 iPhone 设计师 Jony Ive 的 AI 设备初创公司 io。
恰如如今奥特曼"招安" Steinberger 盯上的是 AI Agent，当初招揽 Ive，背后其实是对 AI 硬件的野心。
可以确定的是，OpenAI 此举含金量之高，足以让竞争对手抖三抖。
一场更为激烈的 AI Agent 之战，即将拉开帷幕。
记住，这不是招聘，这是收购
不过我们要明确一点，OpenAI 这次并不完全是"招聘"，而是一场"收购"。
只是说 OpenClaw 的开发团队仅有 Steinberger 一个人，所以才看起来像是招聘。
归根结底 OpenAI 想要的，就是加强公司的 agent 产品线。
如果从产品逻辑上来讲，OpenClaw 可以被简单理解为一个独立的 agent 编排层，专门用来把大模型输出的结果变成实际的操作。
它结构简单，可以接入任何支持工具调用的大模型。你也可以理解为是赛博版"最后一公里"。
OpenClaw 的核心价值在于他证明了一件事，那就是普通用户确实需要一个能持续运行、自主执行任务的数字助理。
而且交互界面得友好一些，像 Claude Code 那样硬核的界面学习成本太高了。
因此，这种 OpenClaw 这种"消息即 agent "的设计思路，恰好填补了 OpenAI 产品线的空白。
你说这巧不巧？ChatGPT 刚好就是一款对话工具，它欠缺的，也刚好就是对话之后的操作能力。
不仅仅是产品，OpenAI 还需要对编排层的设计经验。
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维持安全边界。Steinberger 在 OpenClaw 项目中已经遇到并解决过太多类似的问题。
OpenAI 最有可能的做法是把 OpenClaw 和现有产品进行组合。
比如现在 OpenAI 正在推的 Codex，开发者在 ChatGPT 里对 OpenClaw 说："帮我修复生产环境的那个内存泄漏问题，然后部署到测试环境"。
OpenClaw 就会先从监控系统拉取错误日志，分析出问题代码的位置，然后调用 Codex 来实际修改代码、运行测试。
Codex 完成修复后，OpenClaw 继续接手后续流程，提交代码审查、等待 CI 通过、触发部署脚本、在 Slack 通知团队。
Codex 负责"写代码"这个专业环节，OpenClaw 负责"编排整个工作流"，既不会破坏原有的产品线，也能让新产品融入，进而提高用户的操作体验。
奥特曼在之前的采访中表示，"我们的竞争优势不再只是模型更聪明，而是产品体验、用户粘性、生态系统的综合能力。"
他们意识到单纯的模型性能优势无法持久，必须构建一个多元化的产品矩阵。
这就像寒武纪生命大爆炸，基础的遗传机制确立后，物种开始疯狂分化。
OpenClaw 提供了 agent 的"基础架构"，GPT 模型提供"智能内核"，两者结合就能诞生出无数种类的新品。
原本 OpenAI 可能需要一两年时间来摸索的 agent 产品，在拥有了这个经过市场验证的原型后，开发周期可能会被缩短至半年、几个月，甚至像 Anthropic 的 Cowork 一样，仅仅需要 10 天。
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