夜雨聆风2026 年 1 月的一个深夜,一个奥地利程序员收到了 Anthropic 的律师函,要求他给自己的开源项目改名
三天之内,这个项目改了两次名字,Reddit 网友称之为"开源历史上最快的三连改名"。改完名的项目叫 OpenClaw,几周后冲上 GitHub 热榜第一,社区技能市场膨胀到 4 万多个技能
一个副业小项目,凭什么?
要回答这个问题,得把时间拨回 70 年前。AI 这条进化路线,看似漫长,其实关键的转折只有三次
第一次选择:相信"机器可以思考"(1950-2012)
1950 年,图灵在论文里提出那个著名的问题:机器能思考吗?1956 年,达特茅斯会议正式发明了"人工智能"这个词,与会者乐观地认为,十年内机器就能做人能做的一切
结果是两次 AI 寒冬。专家系统盛极而衰,经费砍了又砍。1997 年深蓝赢了卡斯帕罗夫,但那是暴力搜索的胜利,离"智能"还很远
真正的火种是 2012 年的 AlexNet:深度学习在图像识别上一战成名。2016 年 AlphaGo 赢下李世石,世界第一次集体意识到,神经网络这条路走通了
2017 年,Google 发表《Attention Is All You Need》,Transformer 架构登场。当时没有多少人意识到,这篇论文是后面所有故事的地基
第二次选择:把模型做成对话框(2022)
2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布 ChatGPT
技术上它并不是突变,GPT-3 早在两年前就有了。真正的革命是产品形态:把大模型装进一个人人会用的聊天框。两个月,用户破亿,成为史上增长最快的消费级应用
从这一天起,AI 不再是实验室名词,而是每个人桌面上的工具。
随后是军备竞赛:GPT-4、Claude、Gemini 相继登场,开源阵营的 Llama 掀起百模大战,国产大模型密集发布。聊天机器人时代,只用了两年就卷到了天花板
天花板在哪?在于"聊天"本身。模型知道得再多,也只能回答问题,不能替你把活干完
第三次选择:从"会说"到"会做"(2025-2026)
2025 年,行业给出了新答案:Agent,智能体
标志性产品是 Anthropic 的 Claude Code。它不在网页里等你提问,而是直接住进终端:读你的代码库、改文件、跑测试、提交代码,一个任务闭环全程自己跑。配合 2024 年底发布的 MCP 协议,模型第一次有了连接外部世界的标准接口
AI 的定语变了:从"问答工具"变成了"干活的同事"。
然后就是开头那个故事。2025 年 11 月,PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger 写了个小项目,让 AI 助手通过 WhatsApp 给自己干活,取名 Clawd,谐音 Claude。项目意外爆红,红到 Anthropic 发来律师函。改名 Moltbot,三天后再改名 OpenClaw,热度不降反升
OpenClaw 有意思的地方,不是技术多深,而是姿态:它自己不写模型,而是做"总调度",可以把编码任务分派给 Claude Code、Codex 这些子智能体去干,自己负责编排和记忆。加上完全开源、人人可装技能,它把 Agent 从大厂产品变成了每个人可以自己组装的东西
2026 年 2 月,Steinberger 入职 OpenAI,把项目交给开源基金会,OpenClaw 彻底变成社区的孩子
百花齐放,以及下一步
看看今天的格局:Claude Code、Codex、Gemini 系的 Antigravity 三巨头领跑,Cursor 把 IDE 做成了 Agent 优先,开源阵营有 OpenClaw、OpenCode、Hermes,多智能体协作成了标配,MCP 成了事实标准,一套接口全家通用
回头看这 70 年,三次选择其实是同一件事的三个阶段:
先让机器学会理解,再让理解触手可及,最后让能力自己动手。
图灵当年问"机器能思考吗",今天的问题已经变成:机器都动手了,你打算让它替你干点什么?
这个问题,每个人都得自己回答
我会持续拆解 AI 工具链的进化和实战玩法,关注我,下一篇聊聊怎么用 Agent 把公众号写作到发布全流程自动化