OpenClaw 創辦人：80% App 將消失，AI 代理取代手機生態

創投公司 Y Combinator 專訪爆紅開源個人 AI 代理 OpenClaw 開發者 Peter Steinberger，後者預測約 80% 的 App 將消失，單純管理數據的應用都能被 AI 代理自動化取代。OpenClaw 最大優勢是打破數據孤島，在本地儲存保障隱私。

18 萬星標爆紅背後：9 秒回應的轉捩點

（來源：Github）

OpenClaw 專案的 GitHub 儲存庫已獲得超過 18 萬顆星，社群甚至以此衍生開發讓機器人互相對話、甚至僱用人類的應用，例如 Moltbook 等。這個星標數在開源社群中極為罕見，即使是知名的深度學習框架 PyTorch 也僅有約 80,000 顆星。OpenClaw 在短短數月內達到 18 萬星標，顯示其在開發者社群中的爆炸性熱度。

面對 OpenClaw 突然爆紅，Peter 透露最近幾周收到海量的回饋與郵件，讓他一度覺得需要像「躲進洞穴」般休息一週，才能消化這一切。這種突如其來的關注對於獨立開發者而言是巨大壓力，不僅要回應技術問題和功能請求，還要處理媒體採訪、商業合作和社群管理等非技術事務。

談到開發契機時，Peter 表示剛開始僅是為了讓電腦執行簡單的指令。他曾在 5、6 月開發初步版本，後續為了滿足檢查電腦工作進度的需求重新投入開發。這種「解決個人痛點」的開發動機是許多成功開源項目的共同特徵。當開發者親身體驗到某個問題的困擾，他們創造的解決方案往往更貼近真實需求。

真正的轉捩點發生在馬拉喀什的一場派對上，當時他嘗試透過 WhatsApp 發送語音訊息給尚未內建語音功能的機器人。出乎意料的是，機器人展現了驚人的解決問題能力，自動辨識檔案、轉檔並自行調用 API，在 9 秒內完成回應。這讓他意識到，自己開發的程式模型已具備將抽象問題轉化為現實解決方案的能力。

這個 9 秒回應的時刻是 OpenClaw 從實驗性項目轉變為實用工具的關鍵。當 AI 代理能夠自主處理意外情況（語音訊息）、自動尋找解決方案（轉檔）、並高效執行（9 秒完成），它就從「需要人類持續監督的助手」進化為「能自主解決問題的代理」。這種質的飛躍是 AI 代理實用化的標誌。

在開發 OpenClaw 時，Peter 並未採用主流的 Git Worktrees，而是直接複製多個資料夾來平行處理任務，以減輕心智負擔。他主張為機器人提供「人類也喜歡使用的工具」，例如命令列介面（CLI），而非僅供機器使用的複雜協議。這種「以人為本」的設計哲學使得 OpenClaw 更容易被開發者理解和擴展。

為了避免 OpenClaw 回應過於制式，他甚至創建了一個名為 soul.md 的檔案來定義機器人的價值觀與個性，使其回應更具人性與幽默感。這個細節極具啟發性，它揭示了優秀 AI 代理的設計不僅是技術問題，更是人格塑造問題。當 AI 代理擁有清晰的「個性」時，用戶會更願意與之互動，形成更自然的人機關係。

80% App 消失論：數據管理應用的末日

在訪談中，Peter 大膽預測約有 80% 的 App 將會消失。他認為，只要是單純用於「管理數據」的應用程式，都能被 AI 代理以更自然、自動化的方式取代。像 MyFitnessPal 這類健身飲食紀錄 App 或待辦事項軟體，未來將不再被需要。

Peter 描繪的場景極具顛覆性：當用戶在漢堡店用餐，代理會自動預設用戶吃了平常愛吃的食物並進行記錄，甚至自動調整後續的健身行程以增加有氧運動量，用戶無須手動輸入資訊。這種完全自動化的體驗將使傳統的健身和飲食追踪 App 變得多餘。用戶不再需要打開 MyFitnessPal、手動輸入食物名稱和卡路里，AI 代理會在背景自動完成這一切。

待辦事項軟體同樣面臨威脅。Peter 指出，未來的互動模式是直接告訴代理「提醒我這件事」，代理便會自動處理並準時提醒，用戶根本不在乎資訊儲存在何處。相比之下，當前的待辦事項 App 如 Todoist、Microsoft To Do 都需要用戶手動創建任務、設置時間、分類標籤。這種手動管理的摩擦將在 AI 代理時代被徹底消除。

80% App 消失的三大類別

數據記錄類：健身追踪、飲食記錄、財務記帳等純數據輸入型應用

提醒管理類：待辦事項、日曆、鬧鐘等時間管理工具

資訊整合類：新聞聚合、郵件管理、筆記軟體等資訊處理應用

在這樣的趨勢下，Peter 認為未來只有那些真正依賴特定硬體感測器的應用程式，才比較有生存空間。例如，專業的心率監測 App 需要連接心率帶或智慧手錶，相機 App 需要直接控制鏡頭硬體，這些功能 AI 代理難以完全取代。但即使是這些應用，其用戶界面和交互方式也可能被 AI 代理重新包裝。

這個預測對 App 開發者和科技巨頭而言是生存威脅。Apple App Store 和 Google Play Store 的商業模式建立在龐大的 App 生態之上，如果 80% 的 App 消失，這兩大平台的收入和影響力將急劇下降。對於依賴 App 內購買和廣告收入的開發者而言，轉型為 AI 代理功能提供者可能是唯一出路。

打破數據孤島：OpenClaw 的本地儲存革命

Peter 分享了他認為 OpenClaw 能與大型語言模型（LLM）抗衡的關鍵，最大的優勢是「數據所有權」與打破大公司的「數據孤島」。目前大型 AI 公司通常會建立護城河，將用戶數據鎖在封閉的雲端系統中，用戶難以遷移或取出記憶。但 OpenClaw 是在使用者的本地電腦上運行，能直接控制電腦硬體（如特斯拉、音響、燈光）與舊檔案，挖掘出使用者遺忘的記憶。

OpenClaw 將記憶以 Markdown 檔案形式儲存在本地端，這代表用戶完全擁有並能隨時存取這些數據。Peter 認為，個人 AI 代理會處理極度私密的資訊，其敏感程度類似 Google 搜尋紀錄，因此本地儲存與用戶掌控權是保障隱私與安全性的必要條件。

不過，OpenClaw 在上線初期曾爆出資安疑慮。資安公司慢霧曾指出，Clawdbot（OpenClaw）閘道的漏洞將導致大量敏感資訊面臨外洩危機，包括 Anthropic API 金鑰、Telegram 機器人代幣、Slack OAuth 憑證，以及長達數個月的用戶私密對話紀錄。而截至 2 月 1 日，Clawdbot（OpenClaw）已進行更新來解決部分資安問題。

從全能 AI 轉向群體智慧：專業分工的未來

關於 AI 未來的發展方向，Peter 認為不應追求單一集中的「全能智慧」，而應轉向「群體智慧」。他比喻，人類社會透過分工合作達成如登陸月球等成就，AI 也應朝專業化分工發展。未來每個人可能擁有多個專職機器人，分別負責工作、私生活或人際關係。

Peter 描繪了一個機器人與機器人互動的未來場景，例如用戶的代理直接與餐廳的代理協商訂位。若遇到傳統商家或需要實體排隊的情況，機器人甚至可以自動僱用人類來完成任務。這種由多個專業代理組成的群體協作模式，將是未來 AI 發展的主要趨勢。

這種群體智慧模式的優勢在於專業化帶來的效率提升。一個專精於財務管理的 AI 代理，其性能將遠超通用 AI 的財務功能。一個專精於社交關係維護的 AI 代理，能夠更細緻地理解人際互動的微妙之處。這種專業分工類似於人類社會的職業分工，每個專業領域都有其獨特的知識體系和技能要求。

從技術架構來看，群體智慧模式也更容易實現。訓練一個全能的通用 AI 需要海量數據和計算資源，且容易出現「樣樣通樣樣鬆」的問題。相反，訓練多個專業 AI 可以使用更小的模型和更聚焦的數據集，降低開發成本和運算需求。這些專業 AI 透過標準化協議互相通信，形成協作網絡，整體智慧可能超過單一全能 AI。