【AI人物访谈解读03】OpenClaw 访谈录:一小时写出的程序,凭什么火遍全球?

前言

这段文字整理自 2026 年初技术圈最火爆的一场对话：Lex Fridman 对 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 的访谈。2025 年底，当硅谷巨头们还在为 AI Agent 的商业路径争论不休时，这位“退休”三年的奥地利程序员，凭着一个在摩洛哥旅行时随手拼凑的实验项目，引爆了整个互联网。

这个最初名为 Clawdbot 的项目，在短短几周内狂揽 17 万 GitHub Star，不仅让 Anthropic 的 Claude 高级订阅卖断了货，更以一人之力改写了软件开发的范式。这场访谈揭示了一个令人震撼的真相：在 Agentic AI 时代，一个人、一套 AI 工具、加上一点“玩心”，就能产生颠覆世界的力量。

这程序最初只花了一小时

Peter Steinberger 坦言，OpenClaw 最初的诞生极其平凡，甚至带有一丝随意的色彩 。他当时在 WhatsApp 和 AI 编程工具 Claude Code 之间搭建了一座简易的“桥梁”：用户在 WhatsApp 发送自然语言指令，后端触发 Claude  Code 执行代码，最后将结果传回手机 。虽然逻辑链路极其简单，但当 Peter 第一次通过手机聊天软件操控远端电脑完成复杂任务时，他感受到了一种超越技术的“魔法感”——这种打破终端限制的交互，成为了日后 OpenClaw 风暴的奇点 。

最神奇的功能，开发者“没写过”

OpenClaw 具备惊人的语音交互与理解能力，但 Peter 却透露，这个核心功能他根本没动手写过一行代码 。在一次偶然的测试中，他随手发了一条语音消息，惊讶地发现 AI 并没有报错，而是展现出了惊人的自主性 ：

• 格式自适应：AI 发现接收到的音频文件缺少后缀名，并未陷入瘫痪 。

• 逻辑推理与转换：它自动调用了系统环境中的 ffmpeg 工具，将原始音频转码为可识别格式 。

• 环境自诊与求助：当 AI 发现本地未安装 Whisper（语音转文字工具）时，它没有放弃，而是主动检索了 Peter 的配置文件，找到了 OpenAI 密钥并在线调用 API 完成了转录 。

• 闭合交付：最终，AI 理解了语音含义并给出了精准回复 。 Peter 对此倍感震撼，这种 AI 自发寻找工具、解决报错的“自主意识”，让他第一次见识到了 Agentic AI 的恐怖潜力 。

AI 正在自行重构源代码

Peter 做了一个极其大胆且疯狂的技术策略：他赋予了 AI 读写自身源代码的最高权限 。AI 不仅知道自己正在哪个模型上运行，还熟悉所有的配置文件和项目文档 。其结果是，OpenClaw 变成了一个“活的程序”：如果 AI 在执行任务时觉得现有的逻辑不够优雅，或者配置存在瓶颈，它会直接动手改写自己的源码 。这种“自我进化”并非 Peter 刻意设计的蓝图，而是在给予权限后自然发生的奇迹 。

为什么 OpenClaw 能赢？

2025 年，全球开发者都卷入了 AI Agent 的创业红海 。然而，一个起步于“小玩具”的项目却以 17 万 GitHub Star 的成绩碾压了所有正规军，成为史上增长最快的开源项目 。 Peter 认为胜出的秘诀在于心态：“那些人太把自己当回事了，正规军很难赢过一个纯粹为了‘好玩’而创作的人。”

• 趣味性与亚文化：项目中充满了搞怪的“龙虾梗”和不按常理出牌的社交元素，让开发者感到轻松愉快 。

• 自我生长的张力：这种 AI 用代码构建自己的极客浪漫，吸引了全世界最顶尖的技术灵魂 。

• 低门槛的社区驱动：它代表了一种自下而上的技术革命 。

“用嘴写代码”的极客哲学

Peter 已经彻底改变了他的编程习惯，他几乎不再触摸键盘 。他认为人类的双手的价值极其珍贵，不应被浪费在低效率的代码敲击中，因此他选择全程通过语音与 AI 协同工作 。这种高强度的语音输入甚至让他一度因为用嗓过度而失声，但这并未阻止他追求“思想即代码”的极致效率 。

把开发过程玩成《异星工厂》

Peter 将 OpenClaw 的迭代过程比作他在玩《异星工厂》（Factorio）——那是一个追求极致工业自动化的游戏 。他将开发分成了如同通关般的阶段：

• 第一关：实现 AI 的闭环工作流，解决“能持续工作”的问题 。

• 第二关：教 AI 学会“闭嘴”，防止其每条消息都回 。

• 第三关：为 AI 构建持久化记忆，使其能理解上下文 。

• 第四关：管理庞大的开源社区 。

• 第五关：完善网站与营销 。

• 终极 Boss：实现 AI 的完全自驱动，让它学会自我学习与进化 。 对他来说，这不再是枯燥的工作，而是在建造一个让自己无比开心的数字游乐场 。

一个人就是一支军队

今年 1 月，Peter 创造了一个惊人的纪录：单月提交了 6600 多次代码更新，平均每天超过 200 次 。 这背后的秘密在于他建立了一套“多 Agent 协作体系”：他同时开启 4 到 10 个 AI Agent，让它们分工协作 。他用 AI 造出的工具去强化 AI，这种指数级的效率提升让他直言：“我现在的瓶颈是技术限制，如果 AI 响应再快点，我能干更多。”

从 10 亿用户到“消失三年”

在开启 OpenClaw 传奇之前，Peter 曾用 13 年时间打造了 PSPDFKit，这款软件运行在全世界 10 亿台设备上 。但在卖掉公司后，他却选择了消失三年 。 那段时间他陷入了职业倦怠，发现自己失去了对编程最纯粹的热爱 。直到 OpenClaw 出现，那种“发现一个痛点就立刻动手解决”的直觉化开发，让他重新找回了少年时代的创作热忱 。

开源的力量与参与感

OpenClaw 的代码完全公开，Peter 对开源的包容度极高 。他收到了大量来自非专业人士的 “prompt requests”——这些用户完全不会写代码，但他们用自然语言描述需求，再由 AI 辅助生成代码并提交 。Peter 并没有拒绝他们，反而视之为胜利：“每一个第一次提交代码的人，都是胜利。”

核心总结

Peter Steinberger 的故事揭示了 AI 时代的四个底层逻辑 ：

• 好玩比严肃更有生命力：当所有人都在一本正经做产品时，为了“好玩”而产生的创造力反而赢了 。

• 从工具到伙伴的跨越：AI 不再只是辅助工具，而是能自我修改、自我进化的伙伴 。

• 超级个体时代降临：一个人指挥多个 AI Agent 协作，意味着传统的大团队管理模式正在瓦解 。

• Agentic AI 的变革：这是文章最核心的观点——以前的 AI 是你说话它回答，现在的 AI 是你说话它直接去干活 。从“语言建议”到“直接行动”的跃迁，正是“龙虾时代”Agentic AI 革命的开端 。