Em novembro de 2025, um engenheiro austríaco chamado Peter Steinberger publicou um projeto pessoal de IA no GitHub. Três meses depois, Sam Altman anunciou que ele havia entrado para a OpenAI para liderar “a próxima geração de agentes pessoais”. A história do OpenClaw é um dos casos mais reveladores sobre para onde a IA está indo — e por que o Vale do Silício está correndo para chegar lá primeiro.
O que é o OpenClaw — e por que viralizou
O OpenClaw é um agente de IA autônomo que roda localmente no dispositivo do usuário e opera de forma contínua, sem supervisão humana constante. Diferente dos chatbots tradicionais que apenas respondem a perguntas, o OpenClaw age: acessa arquivos, controla o navegador, executa comandos no terminal, lê e-mails, gerencia calendários e se integra com WhatsApp, Telegram, Discord e Slack.
A proposta é radical na sua simplicidade — você conversa com o agente como se fosse um contato no celular, e ele executa tarefas complexas de forma autônoma 24 horas por dia. O projeto viralizou porque entregou, de forma open source e funcional, algo que as grandes labs prometem há anos: um assistente que realmente faz coisas no mundo digital, não apenas responde.
De Clawdbot a OpenClaw: três nomes em três meses
A trajetória do projeto também diz muito sobre o ambiente competitivo da IA. Lançado em novembro de 2025 como Clawdbot, o projeto foi renomeado para Moltbot em janeiro de 2026 após pressão da Anthropic por conflito com o nome “Claude”. Três dias depois, uma notificação da própria Anthropic forçou mais uma troca — e o projeto virou OpenClaw.
Steinberger não é um novato. Austríaco, na casa dos 40 anos, ele construiu o PSPDFKit — um toolkit de PDF usado por Apple, Dropbox e SAP — de forma bootstrapped por uma década, antes de vender sua participação quando a Insight Partners aportou US$ 116 milhões em 2021. O OpenClaw não foi seu primeiro produto bem-sucedido. Foi só o mais viral.
A contratação pela OpenAI — e o que Altman disse
Em 15 de fevereiro de 2026, Sam Altman anunciou publicamente que Steinberger havia entrado para a OpenAI. A função: liderar o desenvolvimento da próxima geração de agentes pessoais. A mensagem de Altman foi direta — o criador do OpenClaw vai trabalhar em “smart agents”, exatamente o campo em que o projeto já havia demonstrado tração real.
Quanto ao OpenClaw em si, Altman garantiu que o projeto permanecerá open source, hospedado em uma fundação independente com suporte contínuo da OpenAI. É um movimento clássico de acqui-hire tech: você contrata o talento, absorve o aprendizado, e mantém o projeto vivo para não alienar a comunidade que o construiu.
Por que isso importa além da contratação
O OpenClaw não foi contratado por acidente. Ele demonstrou, em código aberto, que é possível construir um agente autônomo funcional com os modelos de linguagem já disponíveis — sem precisar de infraestrutura proprietária de bilhões de dólares. Isso incomoda as grandes labs porque prova que a barreira de entrada para agentes reais está caindo.
Para a OpenAI, trazer Steinberger é uma jogada defensiva e ofensiva ao mesmo tempo. Defensiva porque evita que esse talento vá para Google, Anthropic ou uma startup rival. Ofensiva porque coloca alguém que já construiu e lançou um agente funcional — com adoção real — no centro do desenvolvimento dos próximos produtos.
Os riscos que a popularidade trouxe
O crescimento rápido do OpenClaw também atraiu escrutínio. Pesquisadores de segurança apontaram que um agente com acesso a e-mail, calendário, arquivos e mensagens representa uma superfície de ataque significativa se mal configurado. Instâncias expostas sem autenticação adequada podem ser exploradas para exfiltração de dados ou execução de comandos não autorizados.
É o paradoxo central dos agentes autônomos: quanto mais capaz o sistema, maior o impacto de uma falha de segurança. A normalização dos agentes no uso cotidiano vai exigir um novo padrão de segurança que ainda está sendo construído — e o OpenClaw, involuntariamente, acelerou essa conversa.
O caso OpenClaw tem uma lição direta para líderes corporativos: a próxima camada de valor em IA não está nos modelos de linguagem em si — está em quem conseguir orquestrar agentes autônomos com acesso real a sistemas e dados internos. O que Steinberger fez em três meses com código aberto é o que times de inovação em grandes empresas tentam fazer há anos com orçamentos robustos. A diferença não foi recurso — foi clareza de proposta e execução focada. Para CTOs e CIOs, a pergunta que o OpenClaw coloca na mesa é: qual é o nosso agente interno? Quem na organização está construindo o equivalente corporativo disso?
