眼下最牛“超級個體”被OpenAI“招安”了。

當地時間周日下午，OpenAI的CEO山姆·奧特曼拋出一個大消息：

Peter Steinberger，加入OpenAI。

Steinberger，正是OpenClaw背后的男人。

OpenClaw在這一個月突然火爆全球，本質是一個可自動執行復雜任務的AI Agent：用戶只要下達目標，它就能自己拆解步驟、調用工具、聯網檢索并完成整套流程。

既能寫代碼、搭應用、部署項目，也能幫普通人處理文檔整理、數據分析、網頁操作甚至跨軟件事務協同。

它爆火的關鍵在于“單人指揮、多線程干活”的體驗——像雇了個不睡覺的數字助理。演示案例刷屏后，開發者和非技術用戶都在實測，討論量迅速飆升。

更讓整件事充滿戲劇性的是，OpenClaw背后是一個“超級個體”，是這個叫Peter Steinberger的人單兵作戰搭建的核心原型。

奧特曼的官宣消息里盛贊Steinberger“是個天才”，對未來智能體如何相互協作、為人們提供實用服務有著許多令人驚嘆的構想。

而奧特曼“招安”Steinberger，也是劍指AI Agent賽道：

“我們預計這很快將成為我們產品的核心。”

01

OpenClaw緣何多次更名？

OpenClaw應該會繼續以原形態存在，而非被OpenAI吸納。

因為OpenClaw不僅是一個開源項目，還和Anthropic有很強的關聯。

理論上，OpenClaw不內置任何特定模型，它是支持多種外部模型的“大腦”，你需要自己提供API key或本地運行模型。

所以用戶可以接入Anthropic、OpenAI、谷歌等不同公司下的不同模型。

但在實際操作上，開發者強烈推薦Anthropic的Claude Pro/Max+Opus 4.6（或類似版本），理由是長上下文強、prompt注入抵抗好、Agent任務執行能力突出。

官方文檔也有專門的Anthropic集成指南，支持API key或Claude訂閱的setup-token。

很多教程、WIRED文章、Reddit討論里，用戶配置的都是Claude Opus來跑OpenClaw。

甚至，OpenClaw這個名字是改了好幾次之后確定的，早期的名字是“Clawdbot”。

結果Anthropic不愿意了，因為“Clawd”和“Claude”簡直就是在玩諧音梗啊。于是，Steinberger才無奈將“Clawdbot”改名為“Moltbot”，又改成了現在的OpenClaw。

所以，奧特曼是沖著Steinberger這個人去的。

他在消息中明確表示：“OpenClaw將繼續以開源項目形式存在，OpenAI也會繼續為其提供支持。”

OpenAI在AI Agent上，確實有壓力了。

Anthropic在這方面已經明顯領先。

先是Claude Code大獲成功，這是一款編程Agent。

而后Anthropic又趁熱打鐵，推出了用途更廣泛的Agent，名為Cowork，將Claude Code的代理能力（自主規劃、多步執行、文件讀寫、工具調用等）擴展到更廣泛的辦公、知識工作場景。

就是在這個節點，Steinberger推出了OpenClaw。

02

這事meta也干了！

另外，meta也已經準備好發力，去年已經用數十億美元的價格，直接收購了AI代理Manus背后的團隊。這個團隊最早來自中國，在去年曾經引發很多關注。團隊的創始人肖弘將出任meta副總裁。

meta創始人兼CEO馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在一月的財報會上表示，計劃將Manus的技術整合到其現有平臺中。

AI Agent是奧特曼現在想要搶占的領域，而Steinberger就是那個絕佳的人選。

而且相比之下，OpenClaw在影響力和顛覆性上，或許要比Manus更勝一籌。

奧特曼具體花了多少錢，讓一個“超級個體”甘愿加入明星AI公司，目前尚不清楚，具體交易條款還未披露。

但奧特曼是一向舍得花錢招攬人才的。

去年5月，OpenAI以超過60億美元的價格收購了iPhone設計師Jony Ive的AI設備初創公司io。

恰如如今奧特曼“招安”Steinberger盯上的是AI Agent，當初招攬Ive，背后其實是對AI硬件的野心。

可以確定的是，OpenAI此舉含金量之高，足以讓競爭對手抖三抖。

一場更為激烈的AI Agent之戰，即將拉開帷幕。

03

記住，這不是招聘，這是收購

不過我們要明確一點，OpenAI這次并不完全是“招聘”，而是一場“收購”。

只是說OpenClaw的開發團隊僅有Steinberger一個人，所以才看起來像是招聘。

歸根結底OpenAI想要的，就是加強公司的agent產品線。

如果從產品邏輯上來講，OpenClaw可以被簡單理解為一個獨立的agent編排層，專門用來把大模型輸出的結果變成實際的操作。

它結構簡單，可以接入任何支持工具調用的大模型。你也可以理解為是賽博版“最后一公里”。

OpenClaw的核心價值在于他證明了一件事，那就是普通用戶確實需要一個能持續運行、自主執行任務的數字助理。

而且交互界面得友好一些，像Claude Code那樣硬核的界面學習成本太高了。

因此，這種OpenClaw這種“消息即agent”的設計思路，恰好填補了OpenAI產品線的空白。

你說這巧不巧？ChatGPT剛好就是一款對話工具，它欠缺的，也剛好就是對話之后的操作能力。

不僅僅是產品，OpenAI還需要對編排層的設計經驗。

如何管理長時間運行的任務，如何處理多步驟的工具調用，如何在保持自主性的同時維持安全邊界。Steinberger在OpenClaw項目中已經遇到并解決過太多類似的問題。

OpenAI最有可能的做法是把OpenClaw和現有產品進行組合。

比如現在OpenAI正在推的Codex，開發者在ChatGPT里對OpenClaw說：“幫我修復生產環境的那個內存泄漏問題，然后部署到測試環境”。

OpenClaw就會先從監控系統拉取錯誤日志，分析出問題代碼的位置，然后調用Codex來實際修改代碼、運行測試。

Codex完成修復后，OpenClaw繼續接手后續流程，提交代碼審查、等待 CI 通過、觸發部署腳本、在Slack通知團隊。

Codex負責“寫代碼”這個專業環節，OpenClaw負責“編排整個工作流”，既不會破壞原有的產品線，也能讓新產品融入，進而提高用戶的操作體驗。

奧特曼在之前的采訪中表示，“我們的競爭優勢不再只是模型更聰明，而是產品體驗、用戶粘性、生態系統的綜合能力。”

他們意識到單純的模型性能優勢無法持久，必須構建一個多元化的產品矩陣。

這就像寒武紀生命大爆炸，基礎的遺傳機制確立后，物種開始瘋狂分化。

OpenClaw提供了agent的“基礎架構”，GPT模型提供“智能內核”，兩者結合就能誕生出無數種類的新品。

原本OpenAI可能需要一兩年時間來摸索的agent產品，在擁有了這個經過市場驗證的原型后，開發周期可能會被縮短至半年、幾個月，甚至像Anthropic的Cowork一樣，僅僅需要10天。