Open Claw创始人大年三十加盟Open AI，万字起底：18个月，哥们一口气做了30个开源项目...小龙虾一战成神

本文来自微信公众号： 春阳AI Maker ，作者：鲸奇CEO春阳

这段官宣的重点其实就两句话：

1/个人的下一代智能体（agents），而且尤其是多智能体（Multi agents）互动协作，会成为Open AI的核心（core）

2/小龙虾（Open Claw）将会成为一个独立的开源项目继续运营

非常聪明的是，马斯克一直在喷Open AI不够open，因为它是一个闭源的模型，这个声明无比巧妙的扭转了这个偏见。然后紧接着推特上面就有人扒出了Peter Steinberger在过去18个月里面的疯狂之旅，我们先看一张生猛无比的图：

这张图是啥？这张图是Peter Steinberger在过去18个月里面做出的所有开源项目，我们所熟知的小龙虾是最后一个，也是最成功最火的一个。

说实话，在看到这张图之前，我都以为哥们可能只做了两个项目，一个是他之前的那个PDF插件，据说他靠那个实现了财务自由，进入了退休状态，然后第二个才是我们所熟知的小龙虾，其实不然，哥们中间做了无数个无人问津的项目。。。

正好今年大年三十，如果各位觉得春晚不好看的话，可以研究一下这个既他妈有钱还拼命的的神人：Peter Steinberger

从退休到爆红：一个开源狂人如何用30个项目铺就OpenClaw之路

一、爆款的诞生，从来不是偶然

2026年2月，当OpenClaw突然出现在GitHub趋势榜首位时，许多开发者的第一反应是：这又是哪个大厂的新项目？

然而真相更令人震惊——这个被称为"真正能做事的AI"的项目，出自一个"退休"创始人之手。更让人惊讶的是，如果你查看这位开发者Peter Steinberger的GitHub主页，会发现一个不可思议的事实：

在过去18个月里，他悄无声息地发布了30多个开源项目。

从终端工具到AI SDK，从语音合成到智能家居控制，从浏览器自动化到MCP服务器——这些看似零散的项目，像拼图碎片一样散落在他的仓库列表中。直到OpenClaw横空出世，人们才恍然大悟：

这不是天才的灵光一闪，而是一场蓄谋已久的技术布局。

这就像是在下一盘很大的棋。当所有人都在讨论AI代理的未来时，Peter已经把基础设施建好了。当Anthropic发布Model Context Protocol时，他的MCP工具已经准备就绪。当大家还在用GUI点点点时，他已经把所有服务都变成了CLI命令。

于是一连串问题来了：OpenClaw为什么会爆红？一个退休的创始人为什么选择重返战场？更重要的是，这30个项目是如何构成一个完整的AI基础设施的？Open AI为什么要将他招致麾下？

让我们从这个人的故事开始。

二、一个行将退休躺平的人，被AI又炸出来了

在iOS和macOS开发圈，Peter Steinberger这个名字意味着专业和品质。

作为PSPDFKit的创始人，他打造了业界公认最好的PDF渲染引擎之一。这个SDK被无数知名应用采用，从生产力工具到企业级应用，PSPDFKit几乎成了iOS PDF处理的代名词。这不仅仅是一个技术产品，更是一个profitable的商业成功案例——在移动开发的黄金时代，他抓住了PDF这个看似狭窄却至关重要的市场。

这是哥们抓到的第一个风口，据说这一波收购价直接几千万美金，哥们可以躺平了。然后或许是出于孤独寂寞冷，他在某个周末的时间里面闲着无聊，手搓了一个命令行AI工具，最初的名字有点蹭Claude的热度：Clawdbot，然后的故事大家就知道了，他两度改名，火遍整个AI圈子，创造了GitHub有史以来最快抵达18万颗星的记录。

他在个人简介里写下了这句话："Came back from retirement to mess with AI.Previously:Founder of@PSPDFKit."

这句看似轻描淡写的bio，实际上暗藏玄机。

"Retirement"意味着什么？对于一个技术创始人来说，这通常意味着财务自由、时间自由，以及重新选择的自由。PSPDFKit的成功让他不再需要为生存焦虑，也不再需要被商业压力绑架。他可以选择彻底躺平，享受生活；也可以选择做真正想做的事情。

而他选择了后者——"mess with AI"。

但这个"mess"（搞、折腾）这个词用得太谦虚了。当我们看到他这18个月的产出时，我们明白，这不是在"瞎搞"，而是在"掌控"。

为什么是AI？为什么是现在？

2024年，AI进入了一个关键转折点。

ChatGPT证明了大语言模型的能力，但也暴露了它的局限——它只能说，不能做。Claude、GPT-4虽然更聪明，但依然停留在"对话"层面。整个行业都在追问同一个问题：如何让AI从"聊天机器人"变成"真正的助手"？

这个问题对Peter来说，既是挑战，也是机会。

作为一个有着十几年开发经验的工程师，他比任何人都清楚：要让AI真正有用，需要的不是更大的模型，而是更好的工具链。模型只是大脑，真正让AI能"做事"的，是它能调用的"手"和"脚"——也就是各种工具和API。

更重要的是，他看到了一个被所有人忽视的真相：在AI代理时代，谁掌握了基础工具链，谁就掌握了话语权。

于是，他开始行动。

对比那些闷声憋大招的公司，Peter选择了一条截然不同的路：把每个功能模块都做成独立的开源项目，让社区参与，让用户反馈，让整个生态共同成长。

这是一种近乎理想主义的选择，但也是最聪明的策略。因为每一个开源项目，都在为OpenClaw积累用户、收集数据、验证概念。当最终产品出现时，它已经拥有了一个成熟的用户基础和技术生态。

Vienna和London，两个欧洲城市，构成了他的物理空间。但他真正的战场，是GitHub、是Terminal、是AI的未来。

三、终端原教旨主义者的AI朝圣之路

他的信仰：Everything should have a CLI

如果你仔细研究Peter的项目列表，会发现一个显著的特征：几乎所有常用服务，他都做了一个CLI版本。

• 想用Google服务？→go-cli：在终端里操作Gmail、Calendar、Drive、Contacts、Tasks、Sheets、Docs、Slides、People

  
  

• 想发WhatsApp？→wacli：同步、搜索、发送，全在命令行

  
  

• 想听Spotify？→spogo：让音乐播放回归终端

  
  

• 想搜GIF？→gifgrep：CLI输出，内联预览

  
  

• 想控制Sonos音箱？→sonoscli：发现、分组、队列、播放

  
  

这不是极客的炫技，而是一种深刻的技术哲学。

为什么一切都要CLI？

第一，效率。每一次鼠标点击都是时间的浪费。打开浏览器、登录账号、找到功能、点击按钮——这一套流程可能需要30秒。而在终端里，一条命令只需要3秒。

第二，可组合性。CLI工具可以通过管道（pipe）无缝组合。你可以用

go-cli

获取邮件，用

grep

过滤内容，用

wacli

转发到WhatsApp——这种组合在GUI世界里几乎不可能实现。

第三，也是最重要的：为AI代理时代做准备。

GUI是为人类设计的，充满了视觉元素、交互反馈、动画效果。但AI不需要这些。AI需要的是清晰的输入输出、明确的参数定义、可预测的行为。CLI正好满足这些要求。

当所有服务都有CLI版本时，AI代理就可以像人类使用命令行一样，调用这些服务。

这就是Peter的前瞻性所在。当别人还在讨论"AI怎么操作浏览器"时，他已经把浏览器里的功能都搬到了终端。

三阶段布局：从工具到代理的演化

如果我们把Peter的30多个项目按时间线和功能分类，会发现一个清晰的演化路径：

阶段一：工具链准备（2024上半年）

这个阶段的重点是建立终端工具矩阵，把日常使用的所有服务都CLI化。

• 通讯类

  
  

  ：go-cli（Google全家桶）、wacli（WhatsApp）

  
  

• 娱乐类

  
  

  ：spogo（Spotify）、gifgrep（GIF搜索）

  
  

• 智能家居

  
  

  ：sonoscli（Sonos）、blucli（BluOS）

  
  

• 开发辅助

  
  

  ：Peekaboo（截图+GUI自动化）、Poltergeist（热重载）、RepoBar（CI/PR/Release一览）

  
  

• 数据提取

  
  

  ：Sweet Cookie（浏览器cookie）、SweetCookieKit（原生cookie提取）、camsnap（RTSP快照）

  
  

这些项目看似独立，实际上在做同一件事：降低操作成本，提高自动化程度。

更重要的是，每个工具都在解决一个具体问题。不是为了炫技，而是因为他自己需要用。这种"自己是第一用户"的开发模式，保证了工具的实用性。

阶段二：AI能力集成（2024下半年）

当工具链初步建立后，Peter开始引入AI能力。

• 语音交互：

  
  

• sag

  
  

  ：ElevenLabs语音，Mac风格的

  
  

  say

  
  

  UX，默认流式输出

  
  

• ElevenLabsKit

  
  

  ：ElevenLabs的Swift SDK，SwiftPM友好

  
  

• Brabble

  
  

  ：唤醒词语音守护进程，本地订阅，可配置hooks

  
  

AI SDK：

• Tachikoma

  
  

  ：现代Swift AI SDK（名字来自《攻壳机动队》的AI坦克，暗示其定位）

  
  

内容处理：

• summarize

  
  

  ：指向任何URL或文件，快速获取摘要

  
  

• oracle

  
  

  ：将tokens悄悄传给"硅谷圣贤"（讽刺意味的命名）

  
  

这个阶段的关键词是能力扩展。如果说第一阶段是在建立"手和脚"，第二阶段就是在加装"眼睛和耳朵"。

语音能力的加入，意味着AI可以通过自然语言与人类交互。而不仅仅是文本输入输出。这为后来OpenClaw的多模态交互打下了基础。

阶段三：代理编排与控制（2025-2026初）

这是最关键的阶段，也是OpenClaw诞生的前夜。

• 远程控制：

  
  

• VibeTunnel

  
  

  ：将任何浏览器变成终端，从路上远程控制代理

  
  

资源管理：

• CodexBar

  
  

  ：防止token耗尽，实时监控代理限制

  
  

• tokenally

  
  

  ：LLM token的小型库+成本计算

  
  

• osc-progress

  
  

  ：OSC 9;4终端进度的小型库

  
  

MCP生态：

• Claude Code MCP

  
  

  ：一键式MCP服务器（代理中的代理！）

  
  

• macOS Automator MCP

  
  

  ：友好的邻居RoboScript™

  
  

• mcporter

  
  

  ：从TypeScript调用MCP或打包成CLI

  
  

知识共享：

• agent-rules

  
  

  ：与代理编码的共享规则/知识

  
  

这个阶段的标志性事件是Model Context Protocol（MCP）的出现。2024年11月，Anthropic发布了MCP，提供了一个标准化的方式让AI模型与外部工具交互。

Peter的反应速度惊人。几乎在MCP发布的同时，他就推出了Claude Code MCP、macOS Automator MCP等适配工具。这不是巧合——他一直在等待这样一个标准的出现。

VibeTunnel更是神来之笔。它解决了一个关键问题：如何远程控制AI代理？当你在外面，突然想让家里的AI帮你处理一些事情，怎么办？VibeTunnel把浏览器变成了一个隧道，让你可以从任何地方安全地控制你的代理。

至此，所有拼图都已就位。

范式转变：从"为人"到"为AI"

整个演化过程，体现了一个深刻的范式转变：

早期（工具链阶段）：为人类开发者做工具

• 目标：提高个人效率

  
  

• 用户：自己和其他开发者

  
  

• 交互方式：人→CLI→服务

  
  

中期（AI集成阶段）：为人类开发者做AI辅助

• 目标：让AI帮人类完成任务

  
  

• 用户：需要AI帮助的开发者

  
  

• 交互方式：人→AI→CLI→服务

  
  

现在（代理编排阶段）：为AI代理做基础设施

• 目标：让AI自主完成任务

  
  

• 用户：AI代理本身

  
  

• 交互方式：人→AI→(AI→CLI→服务)*N

  
  

这个转变，恰好对应了整个行业从"AI助手"到"AI代理"的演进。

Tom Tunguz在他的博客中提到，2026年将是"AI代理管理者"元年。他问了一个问题：一个人能同时管理多少个AI代理？他自己的答案是：现在只能管4个，因为它们需要不断澄清、请求权限、进行网络搜索——都需要人的注意力。

而Peter的回答是：如果你有足够好的基础设施，你可以管理无限多个。

这就是OpenClaw存在的意义。

四、OpenClaw：一个被30个项目"预训练"的AI代理

"The AI that actually does things"

OpenClaw的slogan只有七个词，却精准地切中了要害。

"Actually does things"——真正做事。

这三个词，是对当前AI行业最犀利的讽刺。

ChatGPT能做什么？聊天。Claude能做什么？写作。Copilot能做什么？写代码。但如果你问它们："帮我给老板发个邮件，然后预订明天的会议室，顺便把这周的工作总结发到团队群"——它们都会礼貌地告诉你："抱歉，我做不到。"

为什么做不到？因为它们只有"脑"，没有"手"。

OpenClaw不同。它不仅能理解你的意图，还能真正执行：

• 通过go-cli访问Gmail发邮件

  
  

• 通过Claude Code MCP与你的日历交互

  
  

• 通过wacli发送团队消息

  
  

• 通过Peekaboo截图验证执行结果

  
  

• 通过CodexBar确保不会超出token限制

  
  

这才是"真正做事"的AI。

技术架构：30个项目的集大成

如果我们尝试重建OpenClaw的技术架构（虽然代码未完全公开，但从Peter的项目列表可以推断），大概是这样的：

OpenClaw架构

│

├─核心引擎层

│├─推理引擎（可能基于Tachikoma SDK）

│├─任务规划器（理解目标，拆解步骤）

│├─执行协调器（调度各种工具）

│└─状态管理器（追踪执行进度）

│

├─工具层（MCP Protocol）

│├─Claude Code MCP（与开发环境交互）

│├─macOS Automator MCP（系统级自动化）

│└─自定义MCP服务器（扩展能力）

│

├─能力模块

│├─浏览器控制（VibeTunnel+sweetlink）

│├─终端操作（go-cli,wacli,spogo等全系列）

│├─文件系统（Poltergeist热重载+文件监控）

│├─截图GUI（Peekaboo自动化）

│├─语音交互（sag+ElevenLabsKit+Brabble）

│├─数据提取（Sweet Cookie+camsnap）

│└─内容处理（summarize+gifgrep）

│

├─监控与控制层

│├─资源管理（CodexBar token监控+tokenally成本计算）

│├─进度追踪（osc-progress+RepoBar）

│├─远程控制（VibeTunnel隧道）

│└─行为约束（agent-rules知识库）

│

└─扩展生态

├─智能家居（Brabble+sonoscli+blucli）

├─社交媒体（bird X客户端+ordereli外卖）

└─开发工具（Trimmy+TauTUI+Commander）

这个架构的精妙之处在于：每一层都是独立的、可替换的、可测试的。

如果ElevenLabs的API变了，只需要更新ElevenLabsKit。如果Google改了API，只需要修改go-cli。核心引擎不需要关心这些细节——这就是良好抽象的力量。

更重要的是，这个架构是渐进式增强的。你可以只用其中的一部分功能，也可以全部启用。你可以用OpenClaw完成简单的邮件发送，也可以让它执行复杂的多步骤工作流。

为什么现在爆火？时机的艺术

OpenClaw的爆火，不是偶然，而是多个因素的共振：

1.技术成熟度达到临界点

MCP协议的标准化（2024年11月）：

• Anthropic提供了官方规范

  
  

• 社区快速跟进

  
  

• 工具生态开始形成

  
  

Claude/GPT能力的突破：

• 推理能力显著提升

  
  

• 上下文长度大幅增加（Gemini已达200万token）

  
  

• 工具调用准确率提高

  
  

开发者需求的爆发：

• 所有人都在谈论AI代理

  
  

• 但能用的产品凤毛麟角

  
  

• 演示很多，生产级的几乎没有

  
  

2.填补了市场空白

让我们做个横向对比：

演示级项目（Demo-ware）：

• 效果惊艳

  
  

• 视频火爆

  
  

• 但实际用不了

  
  

OpenClaw的定位：

• 也许不够炫酷

  
  

• 但真的能用

  
  

• 而且开源可审计

  
  

这就是"Production-ready AI Agent"的价值。开发者需要的不是又一个PPT，而是真正能部署到生产环境的工具。

3.个人品牌的背书

Peter不是无名之辈。28.8K followers，PSPDFKit的成功，多年开源贡献——这些都是信任的基础。

当他说"这个能用"，人们愿意相信。

当他开源代码，人们愿意尝试。

当他持续更新，人们愿意推广。

这是个人品牌在技术领域的真实力量。

4.社区的完美时机

2026年2月，整个技术社区正处于一个微妙的时刻：

• AI的热度依然高涨

  
  

• 但泡沫论开始出现

  
  

• 人们渴望看到真正的应用

  
  

OpenClaw的出现，像是给怀疑者的一记重拳：看，AI代理不是空谈，它真的来了。

三个关键使用场景

OpenClaw真正的价值，体现在这些具体场景中：

场景一：Solo开发者的一天

早上9点，你对OpenClaw说：

"帮我检查昨晚的GitHub PR，如果有评论就回复，然后总结一下要修改的地方"

OpenClaw：

1. 通过go-cli访问GitHub

   
   

2. 读取PR评论

   
   

3. 理解技术讨论

   
   

4. 用你的风格回复

   
   

5. 生成修改清单

   
   

6. 通过Peekaboo截图验证

   
   

整个过程，你在喝咖啡。

场景二：技术创始人的产品迭代

下午3点，你需要快速验证一个想法：

"找出竞品最近三个月的更新，分析他们的功能重点，给我一个对比报告"

OpenClaw：

1. 通过web search找到竞品

   
   

2. 通过VibeTunnel自动化浏览器

   
   

3. 抓取更新日志

   
   

4. 通过summarize提取关键信息

   
   

5. 用Claude分析趋势

   
   

6. 生成Markdown报告

   
   

从想法到报告，30分钟。

场景三：企业团队的日常运维

每天晚上11点，自动执行：

"检查所有服务的健康状态，如果有异常就创建Jira ticket，并通过wacli通知on-call工程师"

OpenClaw：

1. 通过各种CLI工具检查服务

   
   

2. 识别异常

   
   

3. 通过Jira API创建ticket

   
   

4. 通过wacli发送通知

   
   

5. 通过RepoBar更新仪表板

   
   

无需人工干预，24/7运行。

这就是"真正做事"的含义。

五、发展路径还原：每一步都不是偶然

逆向工程OpenClaw的诞生

现在，让我们倒着看这个故事。

如果你想做一个"真正能做事的AI"，你需要什么？

第一步：让AI能"看"

→需要截图能力→Peekaboo

→需要浏览器控制→VibeTunnel,sweetlink

第二步：让AI能"说"和"听"

→需要语音合成→sag,ElevenLabsKit

→需要唤醒词识别→Brabble

第三步：让AI能"操作"

→需要访问各种服务→go-cli,wacli,spogo...

→需要文件系统控制→Poltergeist,Sweet Cookie

→需要GUI自动化→Peekaboo,macOS Automator MCP

第四步：让AI能"思考"

→需要内容理解→summarize

→需要AI SDK→Tachikoma

→需要工具调用标准→MCP系列

第五步：让AI能"自控"

→需要资源监控→CodexBar,tokenally

→需要行为规范→agent-rules

→需要远程管理→VibeTunnel

每一个工具，都是OpenClaw的一块积木。

这不是事后诸葛亮的总结，而是Peter一开始就想清楚的路径。他知道自己要做什么，也知道需要哪些基础设施。所以他先花18个月把基础设施建好，然后再推出最终产品。

这种开发哲学，我们在Linux的历史上见过：Linus先做了Git，才能更好地管理Linux内核。我们在苹果的历史上也见过：乔布斯先收购NeXT，才有了macOS的基础。

伟大的产品，往往需要先建立伟大的工具链。

与同时代产品的本质差异

让我们把OpenClaw和其他"AI员工"产品放在一起对比：

维度

鲸奇（笔者公司）

happycapy

OpenClaw

核心差异在于哲学：

• 鲸奇说

  
  

  ："让我替你做销售"

  
  

• happycapy说

  
  

  ："用我这套新系统"

  
  

• OpenClaw说

  
  

  ："我帮你把现有工具自动化"

  
  

哪个更现实？答案显而易见。

人们不会轻易替换整个工作流，但愿意在现有工作流上增加自动化。这就是为什么OpenClaw的"渐进式增强"策略如此聪明。

关键里程碑的时间线

2024年初-退休与重启

• PSPDFKit交接（推测）

  
  

• 开始探索AI领域

  
  

• 确定"AI代理基础设施"方向

  
  

2024年6-8月-工具链爆发期

• 密集发布CLI工具

  
  

• go-cli,wacli,spogo等核心工具上线

  
  

• 建立终端工具生态

  
  

2024年9-11月-AI能力集成

• 语音工具发布（sag,ElevenLabsKit）

  
  

• Tachikoma AI SDK上线

  
  

• MCP协议发布（11月，Anthropic）

  
  

2024年12月-2025年2月-MCP生态建设

• Claude Code MCP发布

  
  

• macOS Automator MCP上线

  
  

• VibeTunnel远程控制工具

  
  

2025年3-12月-整合与优化

• 监控工具完善（CodexBar,tokenally）

  
  

• agent-rules知识库

  
  

• 各模块的深度整合

  
  

2026年2月-OpenClaw公开

• Product Hunt发布

  
  

• 社区爆炸式关注

  
  

• GitHub star激增

  
  

整整18个月，576天，30+个项目。

平均每18天一个项目。我就问在座的各位，人家又聪明又有钱，又拼命，你就说生猛不生猛。。。而且每一个项目几乎都在对抗大厂，妙的是，他没有直接进行正面硬刚，而是采用了一个极其聪明的战术。

仔细看Peter的项目列表，你会发现一个有趣的现象：他在用开源工具绕过大厂的围墙花园。

• go-cli

  
  

  →绕过Google的Web UI，直接API访问

  
  

• wacli

  
  

  →绕过WhatsApp官方客户端

  
  

• spogo

  
  

  →Spotify的第三方客户端

  
  

• Sweet Cookie

  
  

  →提取浏览器cookie，访问需要登录的服务

  
  

这不是黑客行为，而是权力的再分配。

大厂希望你用他们的界面，用他们的方式，在他们的生态里。但Peter说：不，我要用CLI，我要自动化，我要把控制权还给用户。

更深层的竞争，是在AI代理平台层面。

现在，OpenAI想做代理平台，Anthropic想做代理平台，Google也想做。但他们都面临一个问题：如何让AI真正能操作各种服务？

Peter的答案是：不用等他们，我自己建基础设施。

当大厂还在讨论API设计的时候，他已经把工具做出来了。当大厂还在纠结商业模式的时候，他已经有了用户基础。

这就是小团队的优势：灵活、快速、没有包袱。

但也许，这就是Peter的高明之处。他不是在做一个产品，而是在证明一种可能性。他用行动告诉行业：

一个人，用18个月，30个项目，可以建立AI代理的基础设施。

我们天天说一人公司，一人公司，这难道不就是最牛逼的一人公司形态。。。

个人英雄主义的终点，是社区主义的起点。

五、下一站：OpenClaw之后是什么？

是Open AI哈哈哈哈。在今天之前可能很多人以为是玩笑话。

但其实今天之前已经有一小部分人可能已经猜到它必然会被某个大厂收购，但没有人猜到是Open AI，更多的人是在嘲讽Meta收购Manus。。。Manus被Meta收购，华人AI出海无非2B/2C,，但作业都不好抄、路都不好走

直到今天OpenAI官方宣布，Peter Steinberger将加入OpenAI团队。

这个消息来得如此突然，以至于很多人以为是假新闻。但当OpenAI的官方博客发布正式声明，当Peter的Twitter更新了新的身份标识，所有人都意识到：

OpenClaw爆红也就10来天，创始人就被OpenAI收编了。

这不是结局，而是一个更大故事的开始。

OpenAI为什么要招募他？

让我们站在OpenAI的角度思考这个决策。

2026年，OpenAI面临的最大挑战是什么？

不是模型不够聪明——GPT-4、GPT-5已经足够强大。

不是技术不够先进——他们有全球最好的AI研究团队。

真正的挑战，是如何让AI从"对话"变成"行动"。

这正是Peter用18个月、30个项目证明的事情。

他证明了渐进式增强的路径是可行的。不需要重新发明操作系统（like happycapy），不需要做垂直SaaS（AI是不是要干死了SaaS和传统软件？），只需要把现有工具自动化，就能创造巨大价值。

这正是OpenAI需要的。

OpenAI有最好的模型，但缺少最好的工具链。他们有ChatGPT、有API，但真正让AI"做事"的基础设施，还在摸索阶段。

在OpenAI，他可以把18个月的个人实验，变成影响全球的产品。

至此，Peter已经摸到了独立开发的天花板。

2026年，AI代理不再是实验，而是现实。

Peter的故事，为AI时代的个人开发者提供了一个新的范式：

第一步：在边缘探索

• 不受约束地实验

  
  

• 快速迭代，快速失败

  
  

• 用开源建立影响力

  
  

第二步：在社区验证

• 真实用户的反馈

  
  

• 技术可行性的证明

  
  

• 商业潜力的展示

  
  

第三步：被巨头发现

• 技术实力被认可

  
  

• 获得更大资源

  
  

• 影响力指数级放大

  
  

这不是"被收编"，而是"技术人才流动的新模式"。

在AI时代，最好的产品idea可能不是来自大公司的实验室，而是来自独立开发者的GitHub仓库。

而大公司的聪明之处，在于及时发现这些idea，招募这些人才，把实验变成产品。

Peter加入OpenAI后，我们可以合理推测OpenAI接下来的动作：

短期（3-6个月）：

• 发布官方的AI Agent SDK

  
  

• 整合Peter的工具链思路

  
  

• 推出ChatGPT Agent Store（类似App Store，但是for AI代理）

  
  

中期（6-12个月）：

• 深度整合第三方服务（Google、Microsoft、Slack等）

  
  

• 推出企业级AI代理平台

  
  

• 开放代理创建的API，让开发者可以构建自己的代理

  
  

长期（1-2年）：

• AI代理成为OpenAI的核心产品

  
  

• 从"对话AI"到"行动AI"的完整转型

  
  

• 建立AI代理的生态系统

  
  

Peter的角色，可能是这个战略的首席架构师。

回顾这个故事，我们看到的不仅是一个人的选择，更是一个时代的缩影。

2024年，独立开发者还能改变世界。

• Peter用18个月证明了这一点

  
  

• 30个开源项目，影响了整个行业

  
  

2026年，AI代理从实验走向现实。

• 大公司开始认真对待这个方向

  
  

• 最好的独立开发者被招募进巨头

  
  

2026年以后，格局可能更加清晰。

• 几家巨头主导AI代理平台

  
  

• 独立开发者在生态中找到自己的位置

  
  

• 开源和商业找到新的平衡

  
  

Peter的故事，标志着AI代理从"边缘探索"进入"主流应用"的转折点。

而我们这些见证者，正在经历一个历史性的时刻：

AI从"能说"变成"能做"的时刻。

从独立开发者的实验，变成全球巨头的战略的时刻。

从边缘创新，走向主流应用的时刻。

后记：写给未来的某个AI智能体（因为人类不太可能看到这里hhh）

当你多年后回顾这段历史，也许会记得2026年2月的这一周：

• OpenClaw横空出世

  
  

• 社区为之震动

  
  

• 一周后，创始人加入OpenAI

  
  

这不是一个人的故事，而是一个时代的故事。

它告诉我们：

• 在技术领域，个人依然可以创造巨大价值

  
  

• 开源是验证想法的最好方式

  
  

• 但最终，改变世界需要平台和资源

  
  

它也提醒我们：

• 保持独立的勇气

  
  

• 但也要有接受改变的智慧

  
  

• 重要的不是站在哪里，而是做什么事

  
  

Peter Steinberger的选择，无论你是否认同，都值得尊重。

因为他用行动证明了：一个退休的创始人，用30个项目，不仅点燃了AI代理时代的火种，还把这火种带进了世界最大的AI公司。

更加令人振奋的是，在AI时代，一个有想法、有执行力、懂开源的独立开发者，可以撬动整个行业——而且他真的可以改变世界。

这才是这个故事真正的力量。