OpenClaw 项目自今年发布以来，引发了大量关注，GitHub 平台上的星标一度飙升到约 20 万。在该项目成为开发者社区现象级爆火之后，也迅速引爆了另一场更大的行业冲突：平台控制与开源自由的博弈。
就在几天前，谷歌限制了部分开发者通过 OpenClaw 调用 Antigravity 平台后端服务的账户访问权限，理由是认为其“恶意使用”。
谷歌 DeepMind 工程总监 Varun Mohan 迅速在社交媒体上做出解释：“我们发现恶意使用 Antigravity 后端的情况激增，严重影响了用户的服务质量。我们需要尽快找到一种方法，切断这些未按预期使用产品用户的访问权限。我们理解部分用户并不了解这种行为违反了我们的服务条款，我们会为他们提供恢复访问权限的途径，但由于资源有限，我们希望公平对待所有正常用户。”
相关限制措施引发了 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 的强烈不满，他马上吐槽谷歌这种“没有警告，也没有补救措施”的做法太严苛了，更是直言“看来我得停止对谷歌的支持了。”
当然，这些风波也并未影响 Peter 近期的活动，比如他参加了编程黑客马拉松 Codex Hackathon，还举办了专门围绕 OpenClaw 的活动 ClawCon。2 月 25 日，他接受了 OpenAI 的深度访谈，这是继几天前他宣布加入 OpenAI 后的首次亮相。
在这次访谈中，Peter 谈到了 OpenClaw 的开源之旅，如何使用 Codex 进行开发，以及 OpenClaw 滥用和安全问题等。一个“顿悟时刻”来源于 Peter 将 AI 智能体接入 WhatsApp 后，发送一条语音消息后的回复。他坦言，当第一次看到模型自己用 FFmpeg 转格式、调用 API 时，意识到某种东西发生了改变，更是直言“我鸡皮疙瘩都起来了”。
以下是访谈实录，DeepTech 在不改变原意情况下做了适度删减和编辑：
13 年创业后，他被 AI 重新点燃
主持人：Peter，欢迎来到 OpenAI。OpenClaw 项目可谓是火爆全球，并登上全球各大网站和报刊，这可不常见，恭喜你取得成功。你现在感觉怎么样？
Peter：坦白说，各方面都有点信息过载让我有些不适应。我最初启动这个项目是想激励大家，这种形式很有意思，我感到很自豪。
主持人：太了不起了。你这一周都在旧金山，参加了一些活动，比如编程黑客马拉松 Codex Hackathon，还举办了专门围绕 OpenClaw 的活动 ClawCon。
Peter：其实这是社区自发创建的活动。当时大家都说“我们得来线下聚一聚”，所以我建了一个用于组织聚会的 Discord 频道。结果我到现场一看，来了差不多 1,000 人。他们的创造力、多样性、热情都让我震撼。
那一刻我意识到，原来自己做出了很神奇的东西：这个项目几周前还根本不存在，现在却有成千上万人在应用它，还专程来见我。下周我们还会有 300 多人参与，而且这还远不是全部。我意识到，现在 OpenClaw 确实已经火遍全球了。
主持人：没错，能影响到不同文化，真的很厉害。那你和社区的交流怎么样？你花了很多时间和社区成员在一起，其中一些人也参与到了你的项目里。
Peter：感觉很特别。很多人喜欢它，也有很多期待，希望它最终成为一个非常成熟的产品。但对我来说，很长一段时间它只是我的小小游乐场。今年我一直都在惊叹它的可能性。如果你是个 builder，现在真的是一个最好的时代。
主持人：你觉得在当下这个时代，真正动手去创造、做一名 builder，最有趣的地方在哪里？现在这个时代很特别，整个工具链都在变，开发者的定义也在变, 似乎任何人都能做出任何东西。
Peter：我刚接触这项新技术时，每次都能感觉到多巴胺在飙升。以前我写很多代码，做对一件事的概率大概只有 30% 到 40%。而现在的体验真的颠覆认知，因为我突然意识到：我可以构建任何东西。当然时间依然有限，软件开发还是充满挑战，但速度大大提升了。
主持人：我同意。我们往回倒几年吧，我第一次知道你的工作应该是 2011 或 2012 年，你做了 PSPDFKit。在外人看来，你实现了每个开发者的梦想：发现一个问题，做出很棒的解决方案，并创办公司、扩张，然后出售。我相信这段历程绝对没那么容易。
Peter：确实是这样。我不是某天醒来，突然拍脑门决定“要做一个 PDF 框架”。这其实是一连串蝴蝶效应：从参加诺基亚开发者大会，到朋友有相关需求，再到办理美国签证被延期……这些因素推动着我创办了公司。
主持人：有意思的是，卖掉公司之后，你休息了几年。那最终是什么让你重新出发的？
Peter：在高强度运转 13 年后，我当时彻底精疲力尽了。经营一家公司并不是一件容易的事情，做创始人也很考验各方面的能力。关键是，第一次创业时，我并不懂得如何缓解压力。所以整个人燃得太猛，必须停下来减压。
但我仍然一直关注技术。我看到了早期的 ChatGPT 之类的技术，觉得挺酷，但没有特别打动我的地方。因为新技术必须亲自上手体验，仅是停留在看文章阶段是感受不到它真正力量的。直到我准备好、内心也有冲动了，我才想要再做点东西。
和“做什么”相比，我更清楚“不想做什么”：我不想再碰苹果生态了，因为做了太久，世界也已经向前走了。这意味着必须得走出舒适圈重新开始，从一个领域专家转到另一个领域，哪怕是术语都很难甚至让人感到痛苦——明明有一大堆做产品的经验，却没法直接拿来就用。然后，我就想来看看这个 AI 到底是什么。
真正震撼我的那一刻，是我把之前没做完、烂尾的项目捡起来。开发者都喜欢有新想法、开新项目，但最难的是把它做完。但这个项目我想继续做，也想重写一遍。
于是我把所有内容整理成一个巨大的 Markdown 文件，大概 1MB 多，然后我把它拖进当时的 Gemini Studio 2.5，让它重写。它返回了代码，我直接放进 Claude Code，然后就开始构建了。我接着做别的事，它就在屏幕上连续跑了好几个小时。后来，它说自己“已经 100% 可用于生产”。我试了一下，就崩了。
之后，我找了一个我少数真的会用的 MCP 工具 Playwright，对它说：把日志系统做出来，顺便检查一下问题。一小时后，它真的跑通了，还展示了效果。尽管代码写得很粗糙，但对我来说，就是那一刻我彻底被点醒了。毫不夸张地说，我“鸡皮疙瘩都起来了”，满脑子都是那些可能性。那段时间我几乎睡不着，因为脑海里炸开了无数我以前想做却做不到的东西。然后，我就彻底陷进去了。
我没写这段逻辑，它却完成了
主持人：很多人觉得 OpenClaw 是一夜爆红，但我觉得你故事里最迷人的地方在于，这其实是你过去 9、10 个月几十个项目沉淀的结果。看你的 GitHub，有 40 多个项目，其中一半都用在了现在这个作品里。我也非常想了解你的这段历程，这些想法和项目是怎么一步步汇集成 OpenClaw 的？
Peter：实际上，这并不是一开始就有完整的规划，而是大部分在探索中慢慢完成的。我想要某些还未拥有的功能，便提示 AI 把它们做出来。我先是做了大量实验直到呈现出原型，那一刻我才真正开窍：这东西太酷了。我用一小时内做出第一个原型，直接把想法变成现实。然后，我稍微转移了一下注意力在其他项目上，因为我当时认为大公司肯定会做类似的东西。到去年 11 月，我做出了几个版本，但效果还没有达到很理想。
真正让我确信的，是在摩洛哥马拉喀什的短途旅行。当时网络信号不好，但 AI 助手的好用程度远超我预期。WhatsApp 在任何地方都能用，我需要拍照翻译、查电脑里的资料。我分享给朋友，他们也想要。我还劝他们说：你们别用，都还没好呢。但这正是产品契合市场的一种信号：如果你的朋友都抢着用一款产品，哪怕你根本没为他们特别设计，而只是给技术同行用的，那就可以判断这事基本成了。
还有个让我顿悟的时刻，我随手发了一条语音消息，但并没有代码，模型竟然回复了。我突然想到：我根本没写这部分逻辑，按常理推断这根本跑不起来。这一下子激发了我的好奇心，我就问模型是怎么做到的，模型说：“你发了一条消息，但只是个没有后缀的文件，我分析了文件头，发现是 Opus 音频格式。我就在电脑上用 FFmpeg 转了格式做转录，后来又发现没装 Whisper。于是我找了一圈，发现了 OpenAI API key，再用 cURL 调用转录接口，最终拿到了文本。”
这让我见识到这些模型解决问题的强大能力。从初始目标看，我们开发这些技术的目标更好地辅助完成一些事务，而它展现出来的能力比预期的中更好。这种能力与真正的全能开发者是触类旁通的：首先得是名优秀的问题解决者，而这刚好和 AI 的能力对上了。
这太不可思议了。这就是给 AI 工具、给电脑完整权限的力量，它们能自己想出解决方案，哪怕你完全没写过相关代码。我当时心想：天呐，它还用了我的 API key，太疯狂了吧。后来我又一想，不对，把它放在环境中的作用就应该是这样的。我的聊天机器人就在同一个环境里，当然能调用，我就是故意这么设计的。这不是坏事，而是我想要的效果。
我刚把它放出来时也很好奇，总在想：这会带我走到哪一步？但我也不断有“原来如此”的时刻：你给它的权限越多、工具和技能越多，它就越惊艳。你甚至可以给它加一个 Vercel skill，让它建网站、做应用，需要部署时它还能自己搞定。它还会用你的 API key 把 AI 功能加进去。反过来也一样，你可以直接生成链接分享给朋友。这是一种思维层面的升级，而不只是“我自己会写代码”。
去年 11 月和 12 月我完全沉迷在这个项目中，虽然当时还在做别的项目，但大部分时间都花在这个项目上面。尽管前期在网络平台上反响平平，可我每次给朋友看，他们都想要，我就说：还没好呢。然后我就想：我怎么做才能让大家感受到它有多酷？
所以，我建了个 Discord，把聊天机器人放进去，没有任何安全防护——因为还在极早期，连沙箱都没有，我就是完全开放开发。现在的 OpenClaw 就是这么来的，边调试边让模型参与，问它：你看到这个工具调用了吗？如果它回答没有，那我就会让它检查一下自己的源码，然后做所有的事情。当人们看到它，他们就理解了。
主持人：你在 Discord 里给了它哪些权限？比如你所有的推文？它现在掌握了你的哪些信息？
Peter：我的推文很多，记忆相关的内容也不少。不过我很快就开始监控，因为提示词部分是公开的。但新一代模型表现真的很好。我有一个名为 mysoul.md 的保密文件，定义了我的价值观、模型该如何运作、思考，什么对我是重要的。
很多人都想要这套配置，也有人进来尝试提示词注入，贴大段代码试探，但模型直接回复“我不读这个”，甚至还会调侃对方，但我还是不太放心。项目发布后第一天晚上就引发了巨大关注。我把它关掉睡觉，10 个小时后，当我醒来一看，Discord 里竟然有 800 条消息，而我的 Agent 在一条条进行回复。
我吓坏了，赶紧关掉，冷静下来逐条查看。最后发现它没做任何恶意的事，也没泄露我的系统提示。我不是说不可能，提示词注入确实存在，但没大家想的那么容易。总体来说，它的表现符合预期。我犯的一个大错是：我把服务关了，但忘了我设置了 LaunchDaemons（注：这是 macOS 系统中用于管理系统级守护进程的机制）。
它的作用就是进程崩了或被杀掉后自动重启，以保证服务稳定。我做 OpenClaw 就是为了稳定可靠，但当时完全忘了这一点。我杀了进程，结果 5 秒后它又重启了，而我已经睡了。
现在不会这样了，我也加了沙箱，模型还很骄傲地把 Mac Studio 称作“城堡”。我把它放进了一个轻量容器里，然后问它：你能访问这个网站吗？它回复：“里面连 cURL 都没有。”我说：“你能发挥创造力试试看吗？”于是，它就造了一个 lobster cURL，自己用 TCP socket 写了个简易版 cURL 去访问网站，甚至还调用了 C 编译器。这太疯狂了，它的应变能力太强了。
主持人：当然你也遇到了一些挑战。很多人很关注安全问题，觉得你从第一天就该把一切做得非常稳健，但你这只是个开源实验项目。
Peter：是啊，每次有人问我：你能把 CEO、HR 或者团队成员拉进来吗？我就想笑。我基本上就是在咖啡馆里自己瞎折腾。但你也看到了区别，对吧？这是任何一个人类单靠自己都不可能做到的。我现在有维护者，也收到了代码合并请求（PR，pull requests），但本质上就算是一年前，这也不可能实现。没有任何模型能支持一个人做出这种东西。大家甚至都没意识到这一点。
主持人：很多开发者肯定和我一样好奇：Peter 怎么能这么高产？我今早又看了一眼你的 GitHub，过去一年你有近 9 万次提交，参与了 120 多个项目。还有个有意思的点：去年年初活跃度还一般，到 10、11 月突然暴增变成深绿色。我很好奇，这中间发生了什么？
Peter：改变在于换上了 Codex。我觉得每一代模型都在变强，但不只是模型，调度框架也在变好，我对使用方式和工作流的理解也在提升。有些人用传统方式写代码，他们尝试 AI 并把它叫做“vibe coding”，但我觉得这个词并不好。这是一项需要时间慢慢磨练的技能，就像你拿起吉他，不可能第一天就弹好，所以体验会很差。
但如果你用玩乐的心态去学，去适应，慢慢就会有感觉：知道怎么写提示词，大概要多久。如果耗时太长，我就会反思：是不是我哪里错了？是架构错了、思路错了，还是别的问题？就像写代码一样，你对目标群体有感知，自然就能融入架构，而不是和系统对抗。
主持人：如果大家想变得像你一样，你现在的 Codex 工作流是怎样的？你说过：大多数人把工作流搞得太复杂了。
Peter：其实我一开始也把配置弄复杂了。从接触这项技术到真正高效使用，确实花了一段时间。很多人卡在搞超级花哨的工作流上，那并不会真正提升效率，只是感觉上更高效。
我后来写了一篇很有争议的文章：就把它当成对话。模型不只是结对编程伙伴，它是不一样的存在。我直接说我想要什么，而且总会问模型：你有什么问题吗？出于一些原因模型总会有问题，但默认训练它只是解决问题，然后自己做假设，但这些假设不一定是最好的，尤其是当你的代码库很新、没有大量旧代码时。
“你有什么问题吗”是个非常重要的问题。大家没意识到，模型通常是从零开始的，它不像我们一样学习，每次新会话都相当于“对这个代码库一无所知”，只能搜到你让它看的局部内容，试着解决问题，通常看不到全局。
Codex 在全局视野上就强很多。我用的方式非常简单，甚至用不上工作树（Worktree），基本就是检出 1 到 10 个目录，以保持简单能让我更专注于真正的问题。我不想处理复杂的分支管理，只专注不同问题。项目变大后，同时做互不冲突的事会轻松很多。
主持人：你用 Codex 开发 OpenClaw，它改变了你的工作方式吗？
Peter：嗯，我尝试喜欢所有工具。但我对 Codex 的信任度是最高的，它能准确做出我想要的东西，能用的功能非常多。我觉得大家还没意识到，GPT-5.2 又是一次巨大的飞跃。我到现在还经常被惊艳到，我们可以放手创造了，太不可思议了。大家真的应该去试试。
主持人：你还曾说过，你现在甚至都不怎么读代码了，这带来了哪些改变？
Peter：大部分代码都是很枯燥的，把一种数据格式转成另一种，最终呈现给用户。所以大部分代码我都能大致理解它在写什么，看一眼流程就够了。我脑海里的模型和它实际生成的基本一致。
我以前带过团队，手下有很多工程师，你也必须接受：他们不会写出和你一模一样的代码。最终你要优化代码库，让 Agent 发挥最大作用，这和让人发挥最佳效果不完全一样。这也意味着要接受：代码可能不是你理想中的写法，但我可以引导模型。很多时候结构方式有很多种，通常无所谓。如果出现性能问题，再针对性优化就行。
正如刚刚我们谈到的，我对代码的理解也改变了做开源的方式，现在 OpenClaw 已经有接近 2,000 个 PR。在 AI 出现之前，你必须读完所有 PR，因为那是价值所在。但现在我把它们叫作“提示词请求”而不是传统的合并请求，因为 PR 背后的想法和意图，比代码本身更重要。
通常来说，由于我对模型的信任度，远高于一个我从没听过、也没交流过的外部贡献者，所以我还是会稍微做代码审查。但每当我看到一个 PR，我问模型的第一个问题是：你理解这个 PR 的意图吗？我其实不关心代码，我关心你想解决什么问题。
这更像是一个问题：这是我的解决方案尝试。但很多人还不太会用好 Agent，常常只给出局部解决方案，因为脑子里没有完整系统。最难的是，这个新功能怎么融入我的整个大系统？这个小修复是不是正确的修复？还是只是表面修补，底层有架构问题？
只要你用对话的方式沟通，模型其实非常擅长。我会说：现在来构建这个，先告诉我：意图是什么，这是最优解吗？有时模型说是，但大部分时候会说不是。然后我就会一起探索，最好的修复是什么？这是架构问题，还是消息机制的问题？会不会只影响 WhatsApp，还是也影响别的工具？我们应该用更通用的方式做资源处理吗？这是个新功能，我们真的需要吗？
这些讨论有时会持续 10 到 15 分钟。我习惯用语音，就像和非常聪明的同事聊天一样，实际上用语音比打字省 token。当我得到满意的答案之后，我就用一个斜杠命令，比如 /len pr，它会完整执行：创建分支、修改、合并 PR。我想创建一个社区，所以我尽量给贡献者署名，哪怕整个过程比我自己写还慢，但我非常感激大家愿意参与进来。
未来不会被 AI 淘汰，但会被懂得用好 AI 的人甩开
主持人：对于围绕着项目的这些贡献者，你对 OpenClaw 的未来愿景是什么？你会把自己当作个人 Agent 领域的行业标杆吗？未来可能全球几十亿人都能用得上这类产品。
Peter：我想找到一个平衡点：即便是我妈妈也会安装，同时又好玩、可黑客化，但显然这仍然充满挑战。大多数开源项目就是下载安装包，但很长一段时间里，我的默认安装方式是 git clone、build、run，源码就在磁盘中。Agent 就在源码里，也能感知自己的源码。如果你不喜欢什么地方，给 Agent 一句提示，它就能自己修改，如果实现这会是真正的自修改软件。
所以，很多从没给我提过 PR 的人，提的其实都是提示词请求，因为他们不太懂如何构建持久化软件。同时，整个安全行业都在盯着它，这挺有意思，同时也有点让人沮丧，因为他们忽略了很多细节。比如我做的 Web 界面，本来是给自己用的。最初是为了调试，后来美化了一下，但本意只是在自己的可信网络里访问。但因为它也可以像黑客乐园一样玩，所以提供了修改的选项。
有些人会用 Ngrok 或者代理。我之所以不做限制是有原因的，但现在有人把它放到公开网络上，哪怕我在安全文档里反复强调：别这么做，这不是它的设计用途。然后安全人士就会指出，它没有登录限制，没有公网环境必需的各种防护。
我想说的是，我本来就不是为这个设计的。但因为它可配置，就被认为是最高级安全风险（CVSS 10.0），我对此也有些困扰。但现在我已经请了安全专家，我意识到，我没法阻止大家用在非设计场景里。我现在的重点是支持这些使用方式，帮大家别误伤自己。这就是开源的魅力：人们可以接纳它，想出你根本没想到的用法，这很美妙。
主持人：好的接下来我们从更宏观的视野来聊聊，不仅是 OpenClaw 这个项目。我们这周和很多开发者聊过，大家都在问：Peter 怎么能想出这么多好点子？创造力为什么这么强？
Peter：我不知道有没有标准答案，可能就是好奇心驱动，也可能是意识到现在做东西变简单了。就算我找到一个开源项目能解决 70% 的问题，我也会自己做。这在一年前完全不可能，但现在只要提示 AI，代码就在副屏幕上跑起来，Codex 就能工作。
主持人：很多开发者和工程师还没真正接受 Codex 和 agentic 工具。你对他们有什么建议？尤其是刚开始接触时，是否需要重新思考工作方式和工作流？
Peter：我的第一条建议永远是：用玩乐的心态去接触，做一件你一直想做的事。我总说，未来不会被 AI 淘汰，但会被懂得用好 AI 的人甩开。但如果你的内核是“我想创造、我想解决问题”，如果你有强大的自驱力、足够聪明，你永远都会很好。对拥抱这些工具的创作者来说，这是最好的时代，带着好奇心塑造未来，把任何想法变成现实。
主持人：我觉得以此结尾非常棒，非常期待你接下来的作品。
参考资料：
https://www.youtube.com/watch?v=9jgcT0Fqt7U
https://x.com/steipete/status/2025743825126273066
https://x.com/_mohansolo/status/2025766889205739899
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