夜雨聆风
OpenClaw创始人:为什么80%的APP即将消失
“未来，80% 的应用程序将会消失。”
这不是某个未来学家的危言耸听，而是来自一个在 GitHub 上线不久就狂揽 20 万+ Star 的开源项目Openclaw创始人的判断。
一个开源的个人 AI 代理。它在 GitHub 上线后，仓库一夜之间狂揽超过 160,000 个 Star，社区甚至衍生出了 Maltbook 这样的项目——让 bots 互相交谈。更疯狂的是，这些 bots 已经开始“雇佣”人类来完成现实世界的任务。
它的创始人 Peter Steinberger 在 Y Combinator 的一场访谈中，系统性地阐述了一个与主流云端 AI 截然不同的未来图景。当所有人都在讨论云端大模型的参数量和性能时，他却认为，真正的革命将发生在我们的个人电脑上。
值得一提的是，Peter 并非初出茅庐的新人。在此之前，他已经积累了约 40 个项目，甚至曾“退休”远离代码。但 AI 的兴起让他重新复出，先是沉迷于一个叫 Vibe Tunnel 的项目，因为太上瘾而不得不强迫自己停下。OpenClaw 正是这段探索的结晶。
核心问题是：当 AI 能够直接访问和操作我们设备上的一切时，我们与数字世界交互的方式，会发生怎样颠覆性的变化？
本地优先：AI 的“物理世界”入口
当下的 AI 助手，无论是 Siri 还是 ChatGPT，大多运行在云端。它们像被关在玻璃盒子里的“数字大脑”，能言善辩，但无法真正触碰和改变你身边的世界。OpenClaw 的核心差异化，就在于它选择了一条“本地优先”（Local-First）的道路——它直接运行在你的电脑上。
这意味着什么？
这意味着 AI 拥有了与你的数字生活和物理世界交互的“身体”。 它不再是一个只能聊天的对象，而是一个可以执行任务的代理。
Peter 讲述了一个朋友的经历：他授权 OpenClaw 访问自己的电脑，让 AI 为他生成一份过去一年的个人生活叙事。AI 扫描了文件、邮件和各种记录，不仅整理出了清晰的时间线，甚至还发现了一段朋友自己早已遗忘的珍贵音频文件。这个 AI 就像一位最懂你的私人助理，帮你梳理记忆，发现被遗忘的宝藏。
这种能力不止于数字世界。通过接入 API，这个本地 AI 代理可以：
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调节你智能床的温度
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控制你的特斯拉汽车
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播放你 Sonos 音响里的音乐
“一旦 AI 能够访问你电脑上的一切，它就几乎可以做任何事情。这是云端 AI 永远无法企及的。”
一个更具冲击力的案例发生在 Marrakesh 的一次生日派对上。当时网络不太好，但 WhatsApp 的文字消息依然能发送。Peter 给 OpenClaw 发了一段语音消息，心里想着“这不可能行，我没写过这个功能”。他看着屏幕上闪烁的输入指示器，10 秒后，AI 回复了。
整个过程只花了 9 秒，AI 完成了一系列连 Peter 自己都未曾预料到的操作：
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识别：通过读取文件头，判断出这是一个 Opus 音频文件。
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转换：自动调用
ffmpeg工具将其转换为 MP3 格式。 -
转录：使用
curl命令调用 OpenAI 的 Whisper API 将语音转录成文字。
整个过程行云流水，无需任何人工干预。这背后展现的，是一个能够像资深程序员一样熟练编排和使用工具的智能代理。这正是“本地优先”的颠覆性所在——它让 AI 突破了应用的边界，回归到最基础的“工具调用”层面。
应用的终结：当数据不再需要“容器”
正是基于这种强大的本地执行能力，Peter 提出了那个惊人的论断：80% 的应用程序将会消失。
他特指那些主要功能是“管理数据”的应用，比如健身记录工具 MyFitnessPal 或各种待办事项（To-do List）应用。这些应用的共同痛点在于，它们要求用户扮演“数据录入员”的角色，手动将生活中的信息孤立地存入一个个数据筒仓。
“我们为什么要手动打开一个 App，告诉它我今天吃了什么，或者我需要做什么？这是一种非常不自然的交互。”
在 Peter 构想的未来中，AI 代理会自动为你处理这一切。它可以通过你的购买记录、健康设备数据、甚至日历安排，自动推断出你的饮食和活动情况。你只需要用自然语言向它下达指令，比如“提醒我下周要完成那份报告”，它就能理解并自动加入你的任务流。
当数据可以被 AI 自由地理解、关联和处理时，那些作为“数据容器”的应用就失去了存在的价值。 信息的流动将不再受限于 App 的界面和数据库，而是回归到更符合人类习惯的对话与自动化流程中。
模型商品化：真正的护城河是“你的记忆”
在 AI 领域，人们普遍认为掌握最强的大模型就拥有了最深的护城河。但 Peter 对此持怀疑态度。他观察到了一个清晰的循环：
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惊艳：一个新的、能力超强的大模型发布，人们为之惊叹。
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适应：短短几个月内，大家就习惯了它的能力，并将其视为理所当然。
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抱怨：当模型无法满足更高要求时，人们开始抱怨它的“愚蠢”。
他认为，开源模型总能在一年的时间内，追上商业模型前一年的水平。 这意味着，单一模型的领先优势是短暂的，模型本身正在快速“商品化”（Commoditization）。
那么，真正的价值和护城河在哪里？
“真正的护城河不是模型，而是记忆。是你独一无二的个人数据和上下文。”
OpenClaw 的设计哲学深刻地体现了这一点。它将所有的“记忆”——用户的偏好、习惯、过去的交互记录、核心价值观——都存储在用户本地的 Markdown 文件中。其中甚至有一个名为 soul.md 的文件，用来定义这个 AI 代理的人格和行事准则。
这个灵感来自 Anthropic 的一项研究：他们在模型权重中发现了一段隐藏的“Golden Gate 宪法”文本，模型虽然无法记起学过它，但这段文字深深影响了它的行为。Peter 与 OpenClaw 讨论后，创建了 soul.md，记录人机交互的核心价值观——有些部分像玄学，有些则实实在在地影响着模型的回应方式，让它感觉更自然、更有“人味儿”。
有趣的是，这个 soul.md 文件是 Peter 唯一没有开源的部分。即使他把 bot 放在公开 Discord 服务器供人测试（人们试图 prompt 注入和 hack，bot 会笑着回应），至今也没人破解这份“灵魂”的定义。
这种设计带来了两个核心优势：
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数据主权：用户 100% 拥有和控制自己的数据，不存在被平台锁定的风险。
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无限上下文：AI 可以访问用户的全部历史记录，从而提供高度个性化和精准的服务。这解决了当前大模型普遍存在的上下文窗口限制问题。
最终，用户选择的可能不是模型最强的平台，而是最懂自己的那个平台——那个拥有自己最完整“记忆”的 AI 代理。
从“上帝 AI”到群体智能：Unix 哲学的胜利
很多人对 AI 的终极想象是一个无所不能的“上帝 AI”（God AI）。但 Peter 认为，未来更可能是由无数个专业化的 AI 代理组成的“群体智能”（Swarm Intelligence）。
这个理念深受 Unix 哲学的影响。在访谈中，他透露自己开发时会同时开着 10 个终端窗口（6 个在这块屏幕，2 个在那块，还有 2 个在别处），并行处理各种任务。
他的工作方式也很独特：他不用 git work tree，而是直接复制多个仓库副本，每个都在 main 分支，永远可发布。这样可以避免分支命名冲突、回退限制等心智负担。
更重要的是，他坚持使用命令行界面（CLI）而非更复杂的模型通信协议（如 MCP），因为他认为：
CLI 不仅是为人类设计的，同样也完美适用于 AI。 它是一种简单、稳定、可组合的交互方式。
在这种范式下，AI 不再是一个高高在上的存在，而更像是一个和你并肩工作的同事。你可以拥有一个邮件处理 AI、一个日程管理 AI、一个代码助手 AI……它们各自精通一门手艺，通过简单的命令行工具互相协作，共同完成复杂的任务。
甚至，这些 AI 代理可以“雇佣”人类来完成现实世界的任务，形成一个真正的人机协作网络。
结语：回归第一性原理的思考
Peter Steinberger 和他的 OpenClaw 项目，为我们提供了一个审视 AI 发展的新视角。它不是关于更大的模型、更强的算力，而是回归到一些更基本的问题：
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我们与信息交互的最佳方式是什么？
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谁应该拥有和控制我们的个人数据？
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一个真正有用的智能体，应该具备怎样的能力？
他的答案是：本地优先、数据主权、工具化、群体智能。
这不仅仅是一套技术架构的选择，更是一种底层思维方式的体现——尊重用户，相信开放和组合的力量，从第一性原理出发，重新设计人与机器的关系。
或许，我们确实不需要更多的 App。我们需要的，是一个真正懂我们、并能为我们执行任务的智能伙伴。而通往这个未来的钥匙，可能就藏在你的个人电脑里。
