OpenClaw 項目自今年發佈以來，引發了大量關注，GitHub 平臺上的星標一度飆升到約 20 萬。在該項目成爲開發者社區現象級爆火之後，也迅速引爆了另一場更大的行業衝突：平臺控制與開源自由的博弈。
就在幾天前，谷歌限制了部分開發者通過 OpenClaw 調用 Antigravity 平臺後端服務的賬戶訪問權限，理由是認爲其“惡意使用”。
（來源：谷歌）
谷歌 DeepMind 工程總監 Varun Mohan 迅速在社交媒體上做出解釋：“我們發現惡意使用 Antigravity 後端的情況激增，嚴重影響了用戶的服務質量。我們需要儘快找到一種方法，切斷這些未按預期使用產品用戶的訪問權限。我們理解部分用戶並不瞭解這種行爲違反了我們的服務條款，我們會爲他們提供恢復訪問權限的途徑，但由於資源有限，我們希望公平對待所有正常用戶。”
（來源：X）
相關限制措施引發了 OpenClaw 創始人 Peter Steinberger 的強烈不滿，他馬上吐槽谷歌這種“沒有警告，也沒有補救措施”的做法太嚴苛了，更是直言“看來我得停止對谷歌的支持了。”
（來源：X）
當然，這些風波也並未影響 Peter 近期的活動，比如他參加了編程黑客馬拉松 Codex Hackathon，還舉辦了專門圍繞 OpenClaw 的活動 ClawCon。2 月 25 日，他接受了 OpenAI 的深度訪談，這是繼幾天前他宣佈加入 OpenAI 後的首次亮相。
在這次訪談中，Peter 談到了 OpenClaw 的開源之旅，如何使用 Codex 進行開發，以及 OpenClaw 濫用和安全問題等。一個“頓悟時刻”來源於 Peter 將 AI 智能體接入 WhatsApp 後，發送一條語音消息後的回覆。他坦言，當第一次看到模型自己用 FFmpeg 轉格式、調用 API 時，意識到某種東西發生了改變，更是直言“我雞皮疙瘩都起來了”。
（來源：OpenAI）
以下是訪談實錄，DeepTech 在不改變原意情況下做了適度刪減和編輯：
13 年創業後，他被 AI 重新點燃
主持人：Peter，歡迎來到 OpenAI。OpenClaw 項目可謂是火爆全球，並登上全球各大網站和報刊，這可不常見，恭喜你取得成功。你現在感覺怎麼樣？
Peter：坦白說，各方面都有點信息過載讓我有些不適應。我最初啓動這個項目是想激勵大家，這種形式很有意思，我感到很自豪。
主持人：太了不起了。你這一週都在舊金山，參加了一些活動，比如編程黑客馬拉松 Codex Hackathon，還舉辦了專門圍繞 OpenClaw 的活動 ClawCon。
Peter：其實這是社區自發創建的活動。當時大家都說“我們得來線下聚一聚”，所以我建了一個用於組織聚會的 Discord 頻道。結果我到現場一看，來了差不多 1,000 人。他們的創造力、多樣性、熱情都讓我震撼。
那一刻我意識到，原來自己做出了很神奇的東西：這個項目幾周前還根本不存在，現在卻有成千上萬人在應用它，還專程來見我。下週我們還會有 300 多人蔘與，而且這還遠不是全部。我意識到，現在 OpenClaw 確實已經火遍全球了。
主持人：沒錯，能影響到不同文化，真的很厲害。那你和社區的交流怎麼樣？你花了很多時間和社區成員在一起，其中一些人也參與到了你的項目裏。
Peter：感覺很特別。很多人喜歡它，也有很多期待，希望它最終成爲一個非常成熟的產品。但對我來說，很長一段時間它只是我的小小遊樂場。今年我一直都在驚歎它的可能性。如果你是個 builder，現在真的是一個最好的時代。
主持人：你覺得在當下這個時代，真正動手去創造、做一名 builder，最有趣的地方在哪裏？現在這個時代很特別，整個工具鏈都在變，開發者的定義也在變, 似乎任何人都能做出任何東西。
Peter：我剛接觸這項新技術時，每次都能感覺到多巴胺在飆升。以前我寫很多代碼，做對一件事的概率大概只有 30% 到 40%。而現在的體驗真的顛覆認知，因爲我突然意識到：我可以構建任何東西。當然時間依然有限，軟件開發還是充滿挑戰，但速度大大提升了。
主持人：我同意。我們往回倒幾年吧，我第一次知道你的工作應該是 2011 或 2012 年，你做了 PSPDFKit。在外人看來，你實現了每個開發者的夢想：發現一個問題，做出很棒的解決方案，並創辦公司、擴張，然後出售。我相信這段歷程絕對沒那麼容易。
Peter：確實是這樣。我不是某天醒來，突然拍腦門決定“要做一個 PDF 框架”。這其實是一連串蝴蝶效應：從參加諾基亞開發者大會，到朋友有相關需求，再到辦理美國簽證被延期……這些因素推動着我創辦了公司。
主持人：有意思的是，賣掉公司之後，你休息了幾年。那最終是什麼讓你重新出發的？
Peter：在高強度運轉 13 年後，我當時徹底精疲力盡了。經營一家公司並不是一件容易的事情，做創始人也很考驗各方面的能力。關鍵是，第一次創業時，我並不懂得如何緩解壓力。所以整個人燃得太猛，必須停下來減壓。
但我仍然一直關注技術。我看到了早期的 ChatGPT 之類的技術，覺得挺酷，但沒有特別打動我的地方。因爲新技術必須親自上手體驗，僅是停留在看文章階段是感受不到它真正力量的。直到我準備好、內心也有衝動了，我纔想要再做點東西。
和“做什麼”相比，我更清楚“不想做什麼”：我不想再碰蘋果生態了，因爲做了太久，世界也已經向前走了。這意味着必須得走出舒適圈重新開始，從一個領域專家轉到另一個領域，哪怕是術語都很難甚至讓人感到痛苦——明明有一大堆做產品的經驗，卻沒法直接拿來就用。然後，我就想來看看這個 AI 到底是什麼。
真正震撼我的那一刻，是我把之前沒做完、爛尾的項目撿起來。開發者都喜歡有新想法、開新項目，但最難的是把它做完。但這個項目我想繼續做，也想重寫一遍。
於是我把所有內容整理成一個巨大的 Markdown 文件，大概 1MB 多，然後我把它拖進當時的 Gemini Studio 2.5，讓它重寫。它返回了代碼，我直接放進 Claude Code，然後就開始構建了。我接着做別的事，它就在屏幕上連續跑了好幾個小時。後來，它說自己“已經 100% 可用於生產”。我試了一下，就崩了。
之後，我找了一個我少數真的會用的 MCP 工具 Playwright，對它說：把日誌系統做出來，順便檢查一下問題。一小時後，它真的跑通了，還展示了效果。儘管代碼寫得很粗糙，但對我來說，就是那一刻我徹底被點醒了。毫不誇張地說，我“雞皮疙瘩都起來了”，滿腦子都是那些可能性。那段時間我幾乎睡不着，因爲腦海裏炸開了無數我以前想做卻做不到的東西。然後，我就徹底陷進去了。
我沒寫這段邏輯，它卻完成了
主持人：很多人覺得 OpenClaw 是一夜爆紅，但我覺得你故事裏最迷人的地方在於，這其實是你過去 9、10 個月幾十個項目沉澱的結果。看你的 GitHub，有 40 多個項目，其中一半都用在了現在這個作品裏。我也非常想了解你的這段歷程，這些想法和項目是怎麼一步步彙集成 OpenClaw 的？
Peter：實際上，這並不是一開始就有完整的規劃，而是大部分在探索中慢慢完成的。我想要某些還未擁有的功能，便提示 AI 把它們做出來。我先是做了大量實驗直到呈現出原型，那一刻我才真正開竅：這東西太酷了。我用一小時內做出第一個原型，直接把想法變成現實。然後，我稍微轉移了一下注意力在其他項目上，因爲我當時認爲大公司肯定會做類似的東西。到去年 11 月，我做出了幾個版本，但效果還沒有達到很理想。
真正讓我確信的，是在摩洛哥馬拉喀什的短途旅行。當時網絡信號不好，但 AI 助手的好用程度遠超我預期。WhatsApp 在任何地方都能用，我需要拍照翻譯、查電腦裏的資料。我分享給朋友，他們也想要。我還勸他們說：你們別用，都還沒好呢。但這正是產品契合市場的一種信號：如果你的朋友都搶着用一款產品，哪怕你根本沒爲他們特別設計，而只是給技術同行用的，那就可以判斷這事基本成了。
還有個讓我頓悟的時刻，我隨手發了一條語音消息，但並沒有代碼，模型竟然回覆了。我突然想到：我根本沒寫這部分邏輯，按常理推斷這根本跑不起來。這一下子激發了我的好奇心，我就問模型是怎麼做到的，模型說：“你發了一條消息，但只是個沒有後綴的文件，我分析了文件頭，發現是 Opus 音頻格式。我就在電腦上用 FFmpeg 轉了格式做轉錄，後來又發現沒裝 Whisper。於是我找了一圈，發現了 OpenAI API key，再用 cURL 調用轉錄接口，最終拿到了文本。”
這讓我見識到這些模型解決問題的強大能力。從初始目標看，我們開發這些技術的目標更好地輔助完成一些事務，而它展現出來的能力比預期的中更好。這種能力與真正的全能開發者是觸類旁通的：首先得是名優秀的問題解決者，而這剛好和 AI 的能力對上了。
圖丨OpenClaw 工作原理（來源：https://github.com/openclaw/openclaw）
這太不可思議了。這就是給 AI 工具、給電腦完整權限的力量，它們能自己想出解決方案，哪怕你完全沒寫過相關代碼。我當時心想：天吶，它還用了我的 API key，太瘋狂了吧。後來我又一想，不對，把它放在環境中的作用就應該是這樣的。我的聊天機器人就在同一個環境裏，當然能調用，我就是故意這麼設計的。這不是壞事，而是我想要的效果。
我剛把它放出來時也很好奇，總在想：這會帶我走到哪一步？但我也不斷有“原來如此”的時刻：你給它的權限越多、工具和技能越多，它就越驚豔。你甚至可以給它加一個 Vercel skill，讓它建網站、做應用，需要部署時它還能自己搞定。它還會用你的 API key 把 AI 功能加進去。反過來也一樣，你可以直接生成鏈接分享給朋友。這是一種思維層面的升級，而不只是“我自己會寫代碼”。
去年 11 月和 12 月我完全沉迷在這個項目中，雖然當時還在做別的項目，但大部分時間都花在這個項目上面。儘管前期在網絡平臺上反響平平，可我每次給朋友看，他們都想要，我就說：還沒好呢。然後我就想：我怎麼做才能讓大家感受到它有多酷？
所以，我建了個 Discord，把聊天機器人放進去，沒有任何安全防護——因爲還在極早期，連沙箱都沒有，我就是完全開放開發。現在的 OpenClaw 就是這麼來的，邊調試邊讓模型參與，問它：你看到這個工具調用了嗎？如果它回答沒有，那我就會讓它檢查一下自己的源碼，然後做所有的事情。當人們看到它，他們就理解了。
主持人：你在 Discord 裏給了它哪些權限？比如你所有的推文？它現在掌握了你的哪些信息？
Peter：我的推文很多，記憶相關的內容也不少。不過我很快就開始監控，因爲提示詞部分是公開的。但新一代模型表現真的很好。我有一個名爲 mysoul.md 的保密文件，定義了我的價值觀、模型該如何運作、思考，什麼對我是重要的。
很多人都想要這套配置，也有人進來嘗試提示詞注入，貼大段代碼試探，但模型直接回復“我不讀這個”，甚至還會調侃對方，但我還是不太放心。項目發佈後第一天晚上就引發了巨大關注。我把它關掉睡覺，10 個小時後，當我醒來一看，Discord 裏竟然有 800 條消息，而我的 Agent 在一條條進行回覆。
我嚇壞了，趕緊關掉，冷靜下來逐條查看。最後發現它沒做任何惡意的事，也沒泄露我的系統提示。我不是說不可能，提示詞注入確實存在，但沒大家想的那麼容易。總體來說，它的表現符合預期。我犯的一個大錯是：我把服務關了，但忘了我設置了 LaunchDaemons（注：這是 macOS 系統中用於管理系統級守護進程的機制）。
它的作用就是進程崩了或被殺掉後自動重啓，以保證服務穩定。我做 OpenClaw 就是爲了穩定可靠，但當時完全忘了這一點。我殺了進程，結果 5 秒後它又重啓了，而我已經睡了。
現在不會這樣了，我也加了沙箱，模型還很驕傲地把 Mac Studio 稱作“城堡”。我把它放進了一個輕量容器裏，然後問它：你能訪問這個網站嗎？它回覆：“裏面連 cURL 都沒有。”我說：“你能發揮創造力試試看嗎？”於是，它就造了一個 lobster cURL，自己用 TCP socket 寫了個簡易版 cURL 去訪問網站，甚至還調用了 C 編譯器。這太瘋狂了，它的應變能力太強了。
主持人：當然你也遇到了一些挑戰。很多人很關注安全問題，覺得你從第一天就該把一切做得非常穩健，但你這只是個開源實驗項目。
Peter：是啊，每次有人問我：你能把 CEO、HR 或者團隊成員拉進來嗎？我就想笑。我基本上就是在咖啡館裏自己瞎折騰。但你也看到了區別，對吧？這是任何一個人類單靠自己都不可能做到的。我現在有維護者，也收到了代碼合併請求（PR，pull requests），但本質上就算是一年前，這也不可能實現。沒有任何模型能支持一個人做出這種東西。大家甚至都沒意識到這一點。
主持人：很多開發者肯定和我一樣好奇：Peter 怎麼能這麼高產？我今早又看了一眼你的 GitHub，過去一年你有近 9 萬次提交，參與了 120 多個項目。還有個有意思的點：去年年初活躍度還一般，到 10、11 月突然暴增變成深綠色。我很好奇，這中間發生了什麼？
Peter：改變在於換上了 Codex。我覺得每一代模型都在變強，但不只是模型，調度框架也在變好，我對使用方式和工作流的理解也在提升。有些人用傳統方式寫代碼，他們嘗試 AI 並把它叫做“vibe coding”，但我覺得這個詞並不好。這是一項需要時間慢慢磨練的技能，就像你拿起吉他，不可能第一天就彈好，所以體驗會很差。
但如果你用玩樂的心態去學，去適應，慢慢就會有感覺：知道怎麼寫提示詞，大概要多久。如果耗時太長，我就會反思：是不是我哪裏錯了？是架構錯了、思路錯了，還是別的問題？就像寫代碼一樣，你對目標羣體有感知，自然就能融入架構，而不是和系統對抗。
主持人：如果大家想變得像你一樣，你現在的 Codex 工作流是怎樣的？你說過：大多數人把工作流搞得太複雜了。
Peter：其實我一開始也把配置弄複雜了。從接觸這項技術到真正高效使用，確實花了一段時間。很多人卡在搞超級花哨的工作流上，那並不會真正提升效率，只是感覺上更高效。
我後來寫了一篇很有爭議的文章：就把它當成對話。模型不只是結對編程夥伴，它是不一樣的存在。我直接說我想要什麼，而且總會問模型：你有什麼問題嗎？出於一些原因模型總會有問題，但默認訓練它只是解決問題，然後自己做假設，但這些假設不一定是最好的，尤其是當你的代碼庫很新、沒有大量舊代碼時。
“你有什麼問題嗎”是個非常重要的問題。大家沒意識到，模型通常是從零開始的，它不像我們一樣學習，每次新會話都相當於“對這個代碼庫一無所知”，只能搜到你讓它看的局部內容，試着解決問題，通常看不到全局。
Codex 在全局視野上就強很多。我用的方式非常簡單，甚至用不上工作樹（Worktree），基本就是檢出 1 到 10 個目錄，以保持簡單能讓我更專注於真正的問題。我不想處理複雜的分支管理，只專注不同問題。項目變大後，同時做互不衝突的事會輕鬆很多。
主持人：你用 Codex 開發 OpenClaw，它改變了你的工作方式嗎？
Peter：嗯，我嘗試喜歡所有工具。但我對 Codex 的信任度是最高的，它能準確做出我想要的東西，能用的功能非常多。我覺得大家還沒意識到，GPT-5.2 又是一次巨大的飛躍。我到現在還經常被驚豔到，我們可以放手創造了，太不可思議了。大家真的應該去試試。
主持人：你還曾說過，你現在甚至都不怎麼讀代碼了，這帶來了哪些改變？
Peter：大部分代碼都是很枯燥的，把一種數據格式轉成另一種，最終呈現給用戶。所以大部分代碼我都能大致理解它在寫什麼，看一眼流程就夠了。我腦海裏的模型和它實際生成的基本一致。
我以前帶過團隊，手下有很多工程師，你也必須接受：他們不會寫出和你一模一樣的代碼。最終你要優化代碼庫，讓 Agent 發揮最大作用，這和讓人發揮最佳效果不完全一樣。這也意味着要接受：代碼可能不是你理想中的寫法，但我可以引導模型。很多時候結構方式有很多種，通常無所謂。如果出現性能問題，再針對性優化就行。
正如剛剛我們談到的，我對代碼的理解也改變了做開源的方式，現在 OpenClaw 已經有接近 2,000 個 PR。在 AI 出現之前，你必須讀完所有 PR，因爲那是價值所在。但現在我把它們叫作“提示詞請求”而不是傳統的合併請求，因爲 PR 背後的想法和意圖，比代碼本身更重要。
通常來說，由於我對模型的信任度，遠高於一個我從沒聽過、也沒交流過的外部貢獻者，所以我還是會稍微做代碼審查。但每當我看到一個 PR，我問模型的第一個問題是：你理解這個 PR 的意圖嗎？我其實不關心代碼，我關心你想解決什麼問題。
這更像是一個問題：這是我的解決方案嘗試。但很多人還不太會用好 Agent，常常只給出局部解決方案，因爲腦子裏沒有完整系統。最難的是，這個新功能怎麼融入我的整個大系統？這個小修復是不是正確的修復？還是隻是表面修補，底層有架構問題？
只要你用對話的方式溝通，模型其實非常擅長。我會說：現在來構建這個，先告訴我：意圖是什麼，這是最優解嗎？有時模型說是，但大部分時候會說不是。然後我就會一起探索，最好的修復是什麼？這是架構問題，還是消息機制的問題？會不會隻影響 WhatsApp，還是也影響別的工具？我們應該用更通用的方式做資源處理嗎？這是個新功能，我們真的需要嗎？
這些討論有時會持續 10 到 15 分鐘。我習慣用語音，就像和非常聰明的同事聊天一樣，實際上用語音比打字省 token。當我得到滿意的答案之後，我就用一個斜槓命令，比如 /len pr，它會完整執行：創建分支、修改、合併 PR。我想創建一個社區，所以我儘量給貢獻者署名，哪怕整個過程比我自己寫還慢，但我非常感激大家願意參與進來。
未來不會被 AI 淘汰，但會被懂得用好 AI 的人甩開
主持人：對於圍繞着項目的這些貢獻者，你對 OpenClaw 的未來願景是什麼？你會把自己當作個人 Agent 領域的行業標杆嗎？未來可能全球幾十億人都能用得上這類產品。
Peter：我想找到一個平衡點：即便是我媽媽也會安裝，同時又好玩、可黑客化，但顯然這仍然充滿挑戰。大多數開源項目就是下載安裝包，但很長一段時間裏，我的默認安裝方式是 git clone、build、run，源碼就在磁盤中。Agent 就在源碼裏，也能感知自己的源碼。如果你不喜歡什麼地方，給 Agent 一句提示，它就能自己修改，如果實現這會是真正的自修改軟件。
所以，很多從沒給我提過 PR 的人，提的其實都是提示詞請求，因爲他們不太懂如何構建持久化軟件。同時，整個安全行業都在盯着它，這挺有意思，同時也有點讓人沮喪，因爲他們忽略了很多細節。比如我做的 Web 界面，本來是給自己用的。最初是爲了調試，後來美化了一下，但本意只是在自己的可信網絡裏訪問。但因爲它也可以像黑客樂園一樣玩，所以提供了修改的選項。
有些人會用 Ngrok 或者代理。我之所以不做限制是有原因的，但現在有人把它放到公開網絡上，哪怕我在安全文檔裏反覆強調：別這麼做，這不是它的設計用途。然後安全人士就會指出，它沒有登錄限制，沒有公網環境必需的各種防護。
我想說的是，我本來就不是爲這個設計的。但因爲它可配置，就被認爲是最高級安全風險（CVSS 10.0），我對此也有些困擾。但現在我已經請了安全專家，我意識到，我沒法阻止大家用在非設計場景裏。我現在的重點是支持這些使用方式，幫大家別誤傷自己。這就是開源的魅力：人們可以接納它，想出你根本沒想到的用法，這很美妙。
主持人：好的接下來我們從更宏觀的視野來聊聊，不僅是 OpenClaw 這個項目。我們這周和很多開發者聊過，大家都在問：Peter 怎麼能想出這麼多好點子？創造力爲什麼這麼強？
Peter：我不知道有沒有標準答案，可能就是好奇心驅動，也可能是意識到現在做東西變簡單了。就算我找到一個開源項目能解決 70% 的問題，我也會自己做。這在一年前完全不可能，但現在只要提示 AI，代碼就在副屏幕上跑起來，Codex 就能工作。
主持人：很多開發者和工程師還沒真正接受 Codex 和 agentic 工具。你對他們有什麼建議？尤其是剛開始接觸時，是否需要重新思考工作方式和工作流？
Peter：我的第一條建議永遠是：用玩樂的心態去接觸，做一件你一直想做的事。我總說，未來不會被 AI 淘汰，但會被懂得用好 AI 的人甩開。但如果你的內核是“我想創造、我想解決問題”，如果你有強大的自驅力、足夠聰明，你永遠都會很好。對擁抱這些工具的創作者來說，這是最好的時代，帶着好奇心塑造未來，把任何想法變成現實。
主持人：我覺得以此結尾非常棒，非常期待你接下來的作品。
參考資料：
https://www.youtube.com/watch?v=9jgcT0Fqt7U
https://x.com/steipete/status/2025743825126273066
https://x.com/_mohansolo/status/2025766889205739899
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