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（来源：字母榜）

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。”

01

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。

02

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。

03

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。