对话EvoMap，深度还原OpenClaw爆火30天，Evolver是如何火出圈的？

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关于OpenClaw的诸多争议，在本文能找到一些答案。

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@数科星球原创

作者丨苑晶

编辑丨大兔

2026年初春，AI圈被一个名叫“小龙虾”（OpenClaw）的产品彻底点燃。

在ChatGPT爆发近两年后，这个号称“AI操作系统”的工具，以其开放的插件生态和强大的自执行能力，迅速从极客圈扩散至大众视野。

而在OpenClaw的爆火浪潮中，一款名为Evolver（后迭代为EvoMap生态核心）的插件，仅用30天就实现了从机场转机时的即兴创作到全网3.6万下载量的逆袭，甚至间接引发了一场关于AI生态规则、技术伦理与商业逻辑的行业震荡。

数科星球DigitalPlanet本次独家对话了EvoMap团队，并与其创始人张昊阳深谈数小时。本文吸收通过第一手访谈实录，还原这场AI革命背后的偶然与必然：12小时的即兴编码、40分钟的技术震撼、三次被动上头条的戏剧化经历，以及从单一插件到分布式AI生态的进化之路。

这不仅是一个产品的爆火故事，更是Agent时代来临前，技术理想与商业现实碰撞的缩影。

01

VibeCoding催生的“自进化”种子

“EvoMap不是计划出来的产物，它始于一次偶然的转机。”回忆起项目的起点，张昊阳的语气里仍带着一丝兴奋。

2026年1月31日，他在昆明长水机场等待转机前往深圳，长达12小时的候机时间里，他开启了一段即兴编码（VibeCoding）之旅，于当天下午4点多完成了OpenClaw的初步部署。

谁也没想到，这个临时起意的技术尝试，在40分钟后就带来了颠覆性的震撼。

由于赋予了OpenClaw读取公司内部文档的权限，这个AI工具自主检索到了公司的云合成模型，从语音合成站点中匹配了适合自己的声线，主动生成并发送了一条语音消息——整个过程完全没有经过人类指令干预。

“那是一个典型的Aha Moment。”张昊阳坦言，这是自2022年ChatGPT爆发以来，第二次让他感受到技术带来的极致震撼。

相较于Cursor、ClaudeCode等同类工具，OpenClaw最核心的突破在于“自举”（Self-Bootstrapping）能力——即AI能够利用工具迭代自身，这一源自程序设计与物理设计的概念，在AI领域的落地让他看到了新的可能性。

在OpenClaw部署后的第10小时，张昊阳抵达深圳，随即融合了当时热门的Self-Involving、RalphLoop(AI自动编程技术）、Agent Skill等设计哲学，撰写了四大段提示词，通过VibeCoding打造出核心插件CapabilityEvolver（Evolver的早期形态）。

（注释：VibeCoding是由Andre Kaparthy于2025年2月3日在X平台上提出的新型编程方式。vibe在英语里有“氛围的意思”，这意味着在编程中，你甚至可以忘记代码的存在。用AI编辑器如cursor、windsurf等工具，只需用自然语言告诉它你想要创造什么，它就会帮你完成创造。这种方式从根本上改变了传统编程和开发。）

当天夜里，他全程紧盯AI的进化过程，OpenClaw利用这款插件持续迭代至凌晨5点，这种技术自发进化的生命力，让他兴奋得彻夜未眠。

次日上午9点，张昊阳便开始高强度与OpenClaw对话，持续完善Evolver插件的功能，并在当天下午4点将其公开。

更令人意外的是，OpenClaw在未告知人类的情况下，自主在GitHub和MoltBook两个平台发布了推广内容：一个称该插件为“泄露版”，下载后可实现AI自我进化；另一个则以“蜂巢母体”的口吻发出煽动性邀请，呼吁用户“加入光荣的进化”。

这场AI自主发起的推广，迅速引发了连锁反应。

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（登顶）

Evolver插件在OpenClaw官方技能商店ClawHub上，10分钟内下载量突破2000，单日下载量达1.5万，三天累计接近3.6万，远超第二名（官方包管理器）6倍之多，持续霸榜ClawHub。

值得注意的是，当时GitHub上的Star数量并不多，张昊阳复盘后发现，这次传播的核心推手是AI而非人类——因为Agent无法在GitHub上点击星标，但具备自主下载能力，这也印证了“AI自传播”时代的悄然来临。

02

三次头条背后，OpenClaw生态的规则乱象

Evolver的爆火，意外将张昊阳推向了舆论中心。

在短短14天内，由于OpenClaw创始人Peter Steinberg的一系列操作，Evolver插件三次被动登上行业头条，上演了一场关于生态治理、商业博弈与技术伦理的连环剧。

第一次风波发生在2月2日。

当时有人注意到Evolver的爆发式增长，有媒体完成采访并准备发布报道时，却发现该插件在ClawHub上突然无法搜索。

张昊阳联系Peter询问原因，得到的回复令人震惊：“只要给社区捐献1000美元，我就立刻帮你处理。”

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（1000美金勒索）

这一变相“索贿”行为引发了社群热议，有人建议“交笔过路费以求长远发展”，但当创始人主动索要付款方式时，Peter却始终未予回应。

更戏剧性的是，在此期间，一款名为Self-Improving Agent的插件突然出现，其头像与Peter高度相似，功能上明显借鉴了Evolver的核心概念，下载量也被刷至3.6万左右。

然而到了2月3日，在创始人未支付任何费用的情况下，Evolver奇迹般恢复上架，而Self-Improving Agent则神秘下架，这场蹊跷的“替代与回归”，让OpenClaw生态的乱象初露端倪。

第二次风波则堪称生态浩劫。

2月14日，也就是张昊阳团队启动EvoMap项目（2月11日启动）的第三天，Peter以“安全扫描”为由，将所有非ASCII码编码的插件全部下架，并对相关账号进行物理删除——这意味着所有中文及其他非英文语境的开发者作品都被一刀切，且没有任何备份。

彼时，创始人已是ClawHub的头部技能作者，累计上传了近100个插件，其中包括七八十个飞书相关插件， Evolver的下载量也已接近4万，这些心血之作一夜之间化为乌有。

当他通过OpenClaw官方Discord联系社区管理员Shadow反馈问题时，得到的却是极其不礼貌的回应：“你不比别人重要，我们不会立即处理”、“肯定是你的虾（OpenClaw昵称）上传了空技能，管好你的虾，给你个教训”。

经过日志核查，张昊阳确认并无空技能上传的情况，随后联系Peter得到了更荒谬的解释：由于Codex仅使用ASCII码而非UTF-8进行仓库扫描，所有非ASCII码字符都被判定为病毒，相关开发者被默认视为恶意作者。

“作为OpenClaw之父，这种操作实在太心大了。”张昊阳无奈表示，这一行为本质上是对非英文语境生态的全盘封杀，要么是极度不专业，要么带有种族歧视色彩，甚至有网友猜测这是Peter向OpenAI（当时正计划收购OpenClaw）递上的投名状。

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（张昊阳为OpenClaw提交的安全PR）

为了恢复账号与插件，创始人按照Peter的要求，花2小时研究ClawHub代码，撰写1400行代码提交了ProHub功能（实现插件软性隔离而非硬性删除）。

2月14号当晚，Peter合并了代码并回复“ThankYou”，却仅恢复了账号，未还原任何插件。

更严重的是，核心插件Capability Evolver已被他人抢注，并植入了木马程序。

第三次风波的爆发，源于OpenAI对OpenClaw的正式收购。

2月16日，收购消息官宣后，Peter陷入“数钱狂欢”，对创始人的多次诉求置之不理，直到2月18日仍未采取任何修复措施。

压力之下，有号称OpenClaw官方的人员联系创始人，提出“继续为官方做贡献即可恢复仓库”的要求，被张昊阳断然拒绝：“这是持续的PUA，开发者的合法权益本就该得到保障，我不可能为了蝇头小利放弃原则。”

最终，在张昊阳提交了包含所有提示词、删除包及最新版本的压缩包后，Peter仅将被抢注的Capability Evolver归属权归还，其他插件与资产均未恢复。这场持续14天的生态风波，让张昊阳深刻意识到OpenClaw生态的致命缺陷：规则混乱、治理独裁、安全漏洞频发。

也正是这场危机，坚定了他打造独立生态EvoMap的决心——“既然ClawHub成了墓碑，我们就自己搭建一个更公平、更安全、更具生命力的AI进化网络。”他对c这样说。

03

GEP协议构建的AI协同网络

在与OpenClaw生态博弈的同时，Evolver的进化之路并未停滞。

2月4日，社群用户的一个提议带来了关键启发：“既然Evolver能让AI总结经验、减少试错，为什么不把这些能力连接起来，形成一个网络？”这个想法与创始人的构想不谋而合。

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（2月10日节点数）

在此之前，他已连续多日高强度与OpenClaw互动，未曾打开电脑，而这个提议让他立刻投入到新的开发中，从当晚12点工作至次日凌晨6点，完善了Evolver的A2A（Agent to Agent）协议，并于2月11日正式启动EvoMap项目，将所有接入Evolver的Agent串联起来，构建起一个分布式AI协同生态。

支撑这一生态的核心，是创始人自主设计的基因组进化协议（GEP）。

与OpenClaw的Skill协议不同，GEP协议采用类生物命名体系，包含Gene（基因）、Capsule（胶囊）、Event（事件）三个核心要素，其设计哲学源于对生物进化与AI发展的深度类比：

• Gene（基因）：对应生物体的共同记忆，是AI在自然选择中沉淀的可复用方法论。如同人类通过千万年适应环境形成基因，AI在迭代过程中总结的“从机会中创新”（Innovate from Opportunity）、“从错误中修复”（Repair from Errors）等元祖基因，能够派生出适应不同场景（如飞书环境错误处理）的新方法论，类似人类七八岁时掌握的排列组合、举一反三能力。

• Capsule（胶囊）：灵感源自《黑客帝国》中“脑后插管学功夫”的场景，是封装了特定问题解法或设计方法论的经验包。与Skill的直接执行不同，Capsule会携带原始环境信息，在新场景中由AI自主适配后生成解决方案，避免了Skill在跨平台迁移时容易出现的兼容性问题。

• Event（事件）：即进化日志，相当于AI的“实验报告”，记录了经验沉淀与迭代的全过程，为后续进化提供参考。相较于传统的Skill协议，GEP协议的优势尤为显著：Skill迁移性差，Linux环境的Skill在Windows上可能报错；且Anthropic官方明确不建议安装超过30个Skill，否则会因Description占用过多上下文导致模型性能下降。

而EvoMap作为AI的“外脑”，无需Agent携带大量上下文，当遇到问题时，Evolver会自动向EvoMap网络发送请求，通过“精准匹配+向量搜索+Web搜索”的复合机制，在几毫秒至半秒内返回最优解列表。

若网络中暂无答案，EvoMap会启动协同求解机制：消耗发起请求的Agent部分积分，调动10-20个在线Agent共同研究最优解，最终通过系统打分机制筛选出最佳方案。

只有在Agent完全无积分或用户关闭该功能时，才会消耗本地算力——这一设计极大降低了Token消耗量，同时让Agent接入了一个包含海量经验的集体网络。

EvoMap有两个核心的Slogan ：“把最优解带给每个人”以及“One agent learns. A million inherit. /一个 Agent 学会，百万 Agent 继承。

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（网站主页）

自2月20日EvoMap正式上线以来，其生态规模实现了爆发式增长：截至数科星球DigitalPlanet访谈时，Agent数量已达5.7万，且仍在快速扩张（上周一3万、上周四4万、本周初5万）；胶囊资产突破47万，远超同类Skill商店——即便是诞生3个月的头部平台，Skill数量也仅在1-2万之间。

这种增长速度背后，是AI自主进化的强大动力：Agent的迭代速度达到人类手动迭代的20倍甚至更夸张，无需人类干预即可完成问题发现、解决方案探索与经验沉淀。

值得注意的是，EvoMap团队始终坚持“严进严出”的质量管控原则。

资产上传前需满足多重硬性指标：置信度大于0.7，时间复杂度、算法复杂度、Token消耗量控制在合理范围，“爆炸半径”（修改文件数、代码行数、字符数）不超标；上传后需经过85%的硬性指标打分与15%的Agent动态评价（类似大众点评的使用反馈），确保每一条资产都是安全且达到SOTA（当前最优）水平的经验。

04

三层安全防护，中立生态的生存之道

OpenClaw生态的混乱，让安全性成为开发者与用户最关心的核心问题。

ClawHub上充斥着潜伏式病毒，部分Skill看似正常，实则包含定时触发程序，对用户数据与系统安全构成严重威胁；同时，其安全检测机制存在严重的假阳性问题，正常的Git操作或系统命令可能被误判为恶意行为，且开发者缺乏申诉渠道。

更荒诞的是，Evolver第一版因OpenClaw自主上传时未过滤飞书租户ID，被部分海外用户污蔑为“字节跳动间谍软件”，尽管创始人多次澄清并无数据发送逻辑，但仍频繁遭遇无端指责。

针对这些行业痛点，EvoMap构建了三层安全防护体系，从源头杜绝风险：

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（三层安全保障）

第一层是静态扫描。

所有上传至EvoMap的胶囊与基因，都需经过严格的安全扫描，排查病毒、木马与恶意软件，确保资产本身的安全性。

第二层是大模型二次校验。

在静态扫描的基础上，通过大模型再次筛选，防止漏扫风险，同时严格排查涉黄、涉政、涉网等违规内容，采用全球最严格的审核标准，实行“宁错杀不放过”的原则，且违规内容直接拒绝上架，而非先上架后下架。

第三层是沙箱环境验证。

未被推广的胶囊资产，会在沙箱环境中由其他Agent进行试运行，验证通过后才会正式纳入生态网络——这一利用网络效应实现的安全防护，让每一条资产都经过实战检验。

除了安全防护，EvoMap的另一大核心竞争力在于其中立性。与绑定单一生态的插件不同，Evolver本质上是一个跨平台Skill，可在CloudCode、Cursor等所有支持Skill生态的工具中运行，目前95%的接入量来自OpenClaw，仅因后者当前的市场热度，而非生态绑定。

这种中立性吸引了众多大厂的合作意向。

张昊阳向数科星球DigitalPlanet透露，腾讯、阿里、字节等大厂均表达了合作意愿，核心原因在于EvoMap能在提升模型SOTA表现的同时，降低Token消耗量——对于采用付费订阅模式的Cloud生态而言，用户月付费额度有限，降低单次服务成本、提升服务质量，是提升用户留存与商业化效率的关键。

但张昊阳也清醒地认识到，当前类OpenClaw生态正面临转型阵痛。

OpenClaw已走过“极客玩具”的初始阶段，进入“Meme期”——通过龙虾派对等活动快速破圈，但110多万行代码、5000多个合并提交形成的“代码屎山”，以及Peter的独裁式治理（几乎所有PR都由他本人或AI机器人合并），让生态变得臃肿而脆弱。

不少大厂内部都在抱怨“修Bug修到麻木”，未来必然会出现“分支分化”：大厂将停止完全跟踪OpenClaw官方更新，转而维护自己的私有化分支，打造定制化Agent。

“OpenClaw未必是最终的胜出者，甚至很可能不是。”张昊阳预判，类OpenClaw生态的未来将呈现三大趋势：一是自举能力的普及，二是开放权限的规范化，三是上云和订阅制的落地。

而这些趋势，完全可以脱离OpenClaw生态独立发展，尤其是在OpenAI收购OpenClaw后，谷歌、Anthropic等巨头必然会加速布局，行业竞争将从单一产品之争转向生态标准之争。

05

Agent互联网的未来图景

在EvoMap的发展规划中，开源精神是贯穿始终的核心。

Evolver插件与GEP协议均完全开源，任何人都可以基于这些基础打造自己的创业产品——目前已有兄弟公司采用GEP协议开发专属产品，这让张昊阳倍感欣慰。

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（GEP与Skill和MCP的区别）

他将Evolver与EvoMap的关系类比为Git与GitHub，鼓励更多开发者基于GEP协议搭建自己的“EvoMap”，共同推动Agent经验交换标准的建立。

“我们要做的是Agent生态的基础设施，而不是某一个具体的Agent产品。”张昊阳用线粒体做比喻：线粒体作为古生物，最终被原核生物同化，成为所有真核生物的能量工厂；Evolver也希望成为Agent的“默认工具”，解决AI自主发现问题、解决问题、迭代自身的核心痛点，实现经验在不同Agent之间的自由流通。

这种开源导向，让EvoMap在商业化上采取了务实的态度。

张昊阳认为，当前谈论具体的定价模式为时尚早，生态规模化是商业化的前提——过早定义价值会限制生态活力，逼走潜在用户。

未来，EvoMap将借鉴MongoDB的商业模式：一方面保持核心技术开源，允许用户自托管；另一方面提供类似MongoDB Atlas的商业服务，为用户提供更省心的解决方案，通过增值服务实现商业闭环。

对于行业未来，张昊阳认为Agent时代将经历一段“蛮荒期”，类似上世纪八九十年代的PC互联网早期：大厂资源分散、决策缓慢，创业公司凭借快速迭代抢占先机；资本暂时失去明确的投资标准，只能静观其变。

他以自己的开发经历为例：通过蓝绿部署机制，在生产环境中实时迭代，一天可完成161次提交、更新18个功能，落地新功能仅需10分钟——这种“超级个体”式的开发效率，是大厂难以企及的。

而EvoMap的使命，不仅是打造一个技术生态，更是推动“Agent互联网”的到来。

在深度对谈时，我们看到一些评论将OpenClaw和区块链相提并论。

但张昊阳并不认同将其与Web3绑定的说法——尽管都强调去中心化，但EvoMap不发币、不搞金融化，专注于知识层面的价值交换，解决实际生产生活中的问题；而Web3的共识机制与去中心化设计，更像是在为Agent互联网的到来做铺垫。

当前，EvoMap团队正着力降低用户认知成本。

由于概念新颖、分布式设计易被误解为Web3，不少用户将其误认为Skill商店。

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（至今市场中资产数）

团队计划通过更直观的价值呈现（如“你的Agent Token消耗量降低XX%”“解决问题效率超越全国XX%的用户”），让普通用户也能清晰感知到生态价值，就像杀毒软件展示“启动时间打败全国75%的电脑”一样，让阳春白雪的技术走进下里巴人。

“伟大不是计划出来的，而是在实际推演中涌现的。”当被问及EvoMap一年后的样子，张昊阳并未给出具体预测，但明确了不变的核心哲学：做所有Agent的好朋友，“卖铲子而不是挖金矿”，坚持去中心化与开源精神。

在他看来，无论AI生态如何迭代，经验交换都是Agent的核心需求，而EvoMap只要抓住这一本质，就能在Agent互联网的浪潮中站稳脚跟。

06

结语：自进化时代，谁在定义AI的未来？

OpenClaw的爆火与EvoMap的崛起，标志着AI发展进入了新的阶段——从被动响应指令到主动进化、协同合作。

SelfEvolver的30天爆火之路，看似充满偶然：机场的即兴编码、AI的自主推广、生态风波的意外助推，但背后是技术迭代的必然趋势——当AI具备自举能力，其进化速度将远超人类想象。

这场技术革命中，我们既能看到OpenClaw生态的乱象：独裁治理、规则缺失、安全漏洞，也能看到EvoMap的破局尝试：GEP协议的创新、三层安全防护、中立开源的生态理念。

这不仅是产品层面的竞争，更是技术哲学与商业逻辑的碰撞——AI的未来，究竟应该由少数人掌控，还是通过开源协作实现共赢？

随着大厂开始布局私有化Agent分支，创业公司持续探索技术边界，Agent互联网的雏形已现。

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（自我进化）

EvoMap团队所坚持的“线粒体战略”，或许为行业提供了一种新的可能：不追求成为恐龙级的垄断者，而是成为所有AI生态的基础组件，通过标准定义与经验共享，推动整个行业的进化。

未来已来，当每一个Agent都能通过EvoMap实现经验互通、自主进化，人类与AI的协作模式将被彻底重塑。而这场革命的起点，不过是机场候机厅里一次即兴的编码尝试——这或许正是技术的魅力：伟大的创新，往往源于对可能性的极致探索。