1.
Token消耗：Steinberger估计自己上个月运行AI计算任务花了约1000万美元的Token。不过，他强调，并非所有Token消耗都能产生实际价值。
2. 基础设施现状：Steinberger认为很多人面临的主要挑战是基础设施尚未真正跟上，并提出为何工作负载仍在使用本地计算机运行，而非全部放到云端。
3.
开源与AI生成的低质贡献：面对AI生成的大量低质代码导致部分开源项目维护者因不堪其扰而停止接受拉取请求的现象，Steinberger认为，代码审查机制需要调整，开发者应解释代码修改的思路和推导过程，而不应只提交最终成果。
4.
未来AI智能体的数量：Steinberger不认为未来每个人都会运行数百个AI智能体，但预计人们将拥有能够全天运行、思考并提供帮助的智能系统，甚至能够提前预测用户未来的需求，让用户在提出问题之前就获得答案。
5.
对AI智能体的信任：Steinberger表示，如何判断应向智能体提供哪些数据，是一个难题。用户对底层模型的信任程度十分重要，因为模型的许多行为并不完全受harness的约束。随着模型能力提升，OpenClaw早期的一些设计决策也可以随之调整。
6.
AI智能体权限与安全：Steinberger建议不要向单个智能体授予全部权限。他提出，可以引入另一个智能体负责审批权限，并让智能体之间相互协商、评估任务是否必要，以及是否存在符合安全限制的替代方案。这种双层机制能够增强用户对AI自主执行任务的信任。
