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好东西不私藏

OpenClaw之父说:判断更稀缺了

OpenClaw之父说:判断更稀缺了

很多人担心 agent 会替代人。Peter Steinberger 造了八个月 OpenClaw,得出的结论正好相反:人没有被替代,是被挪到了一个更难的位置。

agent 像戴眼罩的马

他对 agent 当前能力边界,给过一个很精确的诊断。他说,agent 非常擅长处理单点任务,你给它一个明确的小事,它干得比人快。但它不擅长理解「这一件事放进整个系统里还合不合理」。

他的比喻是:agent 像戴着眼罩的马,只盯眼前那一件,不会主动抬头看全局。你不去推它,它不会自己想「这个改动放在一起协不协调、感觉对不对」。这一层判断,现在完全靠人。

这就是他说的内循环和外循环的分工。agent 跑内循环,干执行;人跑外循环,定方向、做决策。agent 把执行接管了,但「判断」这件事反而更集中地落到了人身上。

taste 最难自动化

那个「判断」具体指什么?他给了一个词:taste。

他说,如果你不懂什么叫好的产品体验,或者不懂怎么设计一个好的数据库,agent 只能帮你到一定程度。代码它写得出来,但代码好不好、该不该这么做、放在一起成不成一个东西,这是 taste,而 taste 是最难被自动化的。

这个判断很重。它的意思是,agent 把「动手」的门槛降到了几乎为零,谁都能让 agent 写出能跑的代码。但「跑得起来的代码」和「好东西」之间,隔着一道 taste 的天花板,agent 跨不过去,只有人能跨。于是会出现一个奇怪的局面:能动手的人变多了,但能做出好东西的人,没有变多。

为什么?因为做出好东西的瓶颈从来不是动手能力,是判断力。agent 把「动手」这件事民主化了,人人都能让代码跑起来;但「判断什么值得做、做成什么样算好」没法民主化,它依赖品味、经验、对系统的整体理解,这些东西 agent 替不了,也传不出去。门槛降低放进来的是更多能动手的人,不是更多有判断力的人。所以你会看到一个倒挂:代码产量暴涨,好东西的产量没跟上。

瓶颈挪到了注意力,而注意力加不了

他把这件事推到了一个更狠的地方。他说,这一年他自己的瓶颈一直在迁移:

  • token,用不起,他的解法是加入 OpenAI 公司(他 2 月确实去了),自己补一句「我知道这策略不能推广」
  • 算力,十个 agent 同时跑,MacBook 听起来像喷气发动机,靠把测试丢到别的机器解决
  • 注意力,现在卡在这里

关键是下一句:注意力这个东西,和 token、算力不一样,你不能「再加一点」。token 不够可以花钱,算力不够可以加机器,注意力不够,没办法。所以今天最重要的能力,是决定把注意力花在哪。

这是一个反直觉的结论。所有人都在想怎么让 agent 干更多活,他说真正该想的是:你自己那点不可增加的注意力,该花在哪里。agent 接管的活越多,这个问题越尖锐。

CS 基础不是用来写代码的

那「判断」和「taste」靠什么撑?他给了一个让很多人意外的答案:CS 基础。

他说,大学里学的那些,怎么构建软件,依然非常有用。但有用的方式变了。以前基础是用来写代码的,现在代码 agent 写。基础现在的用处,是让你能问对问题。

他举了个例子。你得懂线性算法和平方算法的区别,因为除非你主动问,agent 不会提醒你「这里应该是线性不是平方」。你不问,它就写更简单但更慢的代码,软件就跑得像狗。基础不是用来动手的,是用来在关键节点上问出那个对的问题的。

这个观点直接反驳了「AI 颠覆 CS 教育」的流行叙事。他的意思是,基础没有被颠覆,是基础的作用变了。从「写」变成「问」。

别把它当人

最后他还有一个提醒:不要把 agent 人格化。

他说,把 agent 当同事、给它起人名,是错的。它就是一个工具,某些部分天才,某些部分愚蠢,他叫这个「参差智能」。它是把非常厉害的锤子,但你要花时间去搞清楚它厉害在哪、蠢在哪,才能用好它。

人格化的危险在于,一旦你把它当人,你就会对它产生不该有的信任或者不该有的失望,看不到它真实的、参差的边界。

一个心理上的副作用

他还观察到 agent 对人心理的一个反向影响,挺有意思。

他说,因为代码是 agent 写的,不是他写的,他现在可以毫不犹豫地关掉一个几千行的 PR。如果那几千行是他亲手敲的,沉没成本会让他强行合并。现在他像关浏览器标签一样随手关掉不满意的尝试。

agent 不只是改变了产出的速度,改变了人做决策时的心理。敢于扔,因为没投入。这是一种新的工作心态。

agent 接管了执行,但把人逼到了判断这一层。而判断这一层,更少人能做,也更难做。人没有被淘汰,是被抬高了,抬高到很多人够不着的地方。

这是他八个月里最深的体会之一。下一篇是最后一篇,讲一个更具体的改变:当代码便宜到 agent 能改 agent 自己,开源协作的整个反馈循环都得重写。

(本系列第七篇:开源协作得重写。)

参考(Steinberger 公开演讲,YouTube):

  • 2026-07-02 Greg Kamradt 采访:https://youtu.be/82YaJw-_t10
  • 2026-06-30 AI Engineer World's Fair 开场主旨:https://youtu.be/pMggiOb18tc
  • 2026-06-04 Snowflake Summit:https://youtu.be/FvqMUE6h2Q4
  • 2025-10-19 NSSpain:https://youtu.be/NjW7lxtZwIM
  • 2026-04-08 State of the Claw:https://youtu.be/zgNvts_2TUE

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