在黑客松撞见OpenClaw创始人：龙虾们还能干这些事？

作者｜jk

2026 年 3 月，由英國帝國理工學院區塊鏈協會發起的 UK AI Agent Hackathon 2026 在倫敦舉行。這場黑客松以 OpenClaw 為核心技術框架，吸引了超過 1200 名註冊參與者，Demo Day 當日更創下 5000 名線上實時觀看者的紀錄，一度登上 X 平台全球熱搜榜首。

它被不少參與者視為“全球首個 University OpenClaw Hackathon”，OpenClaw 之父 Peter Steinberger，為了這場黑客松親自飛赴倫敦。

哪些項目最有趣？

3 月 7 日，來自多所大學的參賽團隊展示了他們在一週內構建的原型產品，涵蓋了從農業到生物安全、從城市治理到 DeFi 保護的廣闊版圖。以下是 6 個值得重點關注的項目：

AgroMind：衛星數據 + AI Agent，讓農業風險對沖成現實

AgroMind 將衛星作物監測、氣象數據與市場信號整合，構建出一套針對農業供應鏈風險的預測與自動對沖系統，其核心場景是一套自動對沖工作流程。

農業供應鏈的信息差向來是錢的問題。大宗商品價格劇烈波動，往往源於某片產區幾個月前就埋下的氣候隱患，而市場要等到新聞出來才反應。 AgroMind 想填的就是這個空檔。它把衛星作物監測、氣象數據和市場信號拼在一起，當衛星圖像顯示巴西某大豆產區出現早期乾旱壓力跡象時，還沒有任何官方報告，系統就已經在跑了。它會核查用戶手裡的庫存和當下的市場波動率，起草對沖方案，條件合適的話直接在商品交易所掛單。與其說這是一個 AI 工具，不如說這是一個坐在衛星圖像前替你盯盤的分析師，只不過它不睡覺。

ClawBio：生物資訊學的 Hugging Face

生物資訊學有個長久的問題：頂尖的分析工具和知識，基本上鎖在幾所大學和少數幾家藥企裡，普通研究者根本夠不到。 ClawBio 想做的事，類比起來很好理解，就是把 Hugging Face 做 AI 模型這件事，在生物資訊學領域再做一遍。它是一個開放的生物技能倉庫，裡面存放經過驗證、可復現的分析技能，任何 Agent 都可以直接調用，包括毒素篩查和危險生物功能識別。有一個場景很有意思：用戶拍一張藥物包裝的照片，Agent 調用 ClawBio 的技能查詢本地基因組檔案，幾秒後返回一張個性化用藥劑量卡。數據全程在本地處理，不上傳任何伺服器。這種"Local-First"的思路，在醫療健康場景裡尤其敏感，對於保護隱私也很有必要。

BioSentinel：從病原體識別到藥物候選，端到端自動化

BioSentinel 做的事情野心更大。它的起點是全球公共衛生數據，系統會持續抓取 WHO、CDC、CIDRAP 等來源的信息，一旦識別出新興威脅，會自動定位病原體的靶蛋白，然後調用 RFdiffusion 和 ProteinMPNN 這兩個計算生物學工具，設計出可能有效的治療性結合分子候選。每個候選分子在進入下一步之前，還會經過毒素資料庫的篩查，確保不會順手造出什麼危險的東西。整套流程都可以用聊天界面驅動。研究員不需要挨個跑命令，把需求說清楚，Agent 自己去調度各個工具；這在計算生物學裡是很大的門檻降低。

“倫敦神經系統”：從智慧城市到“思考城市”

這個項目的出發點很樸素：倫敦每天產生海量的傳感器數據，交通、空氣質量、基礎設施狀態，但這些數據之間基本是割裂的，誰也不知道此時此刻這座城市真正的狀態是什麼。

項目組用 OpenClaw 同時接入了實時交通流量、空氣質量傳感器和金融市場數據的監控。某個區的空氣質量突然下降，系統不會只是在後台打一個日誌，它會主動向附近的學校和通勤者推送低污染路線建議。如果某處路燈或傳感器故障，系統的反應速度也會比等人工上報快得多。 團隊的長遠目標是把這套框架開放給地方政府，接入已有的城市系統，而不是另起爐灶。

Highstreet AI：為倫敦街頭小店打造“數字員工”

絕大多數 AI 產品在設計的時候想的是科技公司，而不是金斯頓街上賣海鮮的那家小館子。Highstreet AI 想解決的正是這個落差。

它面向的是那些每天同時收到郵件、WhatsApp 訊息和電話訂單，卻沒有任何 IT 系統的中小企業。Highstreet 的方案是部署一組協作 Agent：一個負責讀懂來的是什么需求，一個去查實時庫存，一個起草發票和付款連結，最後在儀表板上給老闆一個“批准”按鈕。

整個流程人只需要做最後那一步確認。Highstreet 的說法是，這套系統每週可以替一個店主省出 10 小時以上，而且不需要懂任何技術。

AlphaMind AI：將機構級投資邏輯帶給普通散戶

普通散戶和機構投資者之間有一道很深的壕溝，不全是因為資金量的差距，更多是因為分析能力和反應速度。

AlphaMind 就是一個填補這個缺口的產品。用戶可以把自己的投資組合和巴菲特等公開持倉拿來比較，但系統不只是給你看一張對比圖，它會通過 OpenClaw 的 Agent 跨多個券商和交易所分析你的資產集中度風險，然後自動執行再平衡操作。它的定位是：過去的工具告訴你發生了什麼，AlphaMind 告訴你為什麼，然後替你處理掉。

“龍蝦教父”Peter Steinberger 親自出席

11 月，奧地利開發者 Peter Steinberger 在那個月發布了一個叫做“Clawdbot”的項目，你可以通過 Telegram 或 WhatsApp 給它發消息，它就能幫你管理日曆、處理郵件、運行腳本，甚至瀏覽網頁。沒有人預料到這個項目會在短短兩個月內席捲全球 AI 圈。OpenClaw 於 2026 年 1 月底爆紅，2 月 14 日，Steinberger 宣布加入 OpenAI，推動下一代個人 AI Agent 的研發，OpenClaw 項目則移交至獨立開源基金會繼續運營。就是這樣一位剛剛成為 AI 世界中心人物的開發者，因為這場黑客松來到了倫敦。

此次倫敦之行差點沒能成行。主辦方透露，Peter 在啟程前夕突然發現簽證出了問題，“整個團隊基本上都慌了”，直到活動開始前兩天才驚險解決。簽證搞定後，他還專門改簽了航班，確保能按原計劃參加所有議程。第一次走進帝國理工的教室時，他只是低頭盯著手機，認真記筆記、準備演講，絲毫沒有“AI 網紅”的架子。

Peter 在本次黑客松上

在隨後的 Sequoia 創投派對上，一個沒搶到票的開發者冒著倫敦的雨站在場地外面，Peter 注意到後，沒有猶豫，直接走過去和他聊了起來。被問到“Agent 的爆發會如何改變基礎大模型的未來”這類宏大問題時，他的回答乾脆誠實：“我不知道。我更擅長用手邊的工具去構建有趣的東西。”演講原本只安排了 30 分鐘，現場氛圍太好，觀眾問題不斷，Peter 一留就是兩個多小時。主辦方事後說，“這對我們意義很大，說公平的話，我們還欠他一個道歉。”

Peter 離開倫敦時，留下了一句話：“你不是去尋找意義，你是去創造意義。”或許，這正是每一個在 AI 時代想要有所作為的人，最需要聽到的那句話。

OpenClaw × Web3：潛力巨大，但安全是最大掣肘

Steinberger 本人對加密圈沒什麼好感，但這屆黑客松的提交名單和他的個人立場形成了明顯反差。在 DoraHacks 上的項目頁面上，出現了幾個 Web3 可以具體落實的方向。

Agent 的身份與主權是出現最頻繁的命題。clawOS 在 Nostr 協議上構建，每個 Agent 持有獨立身份和錢包，不依賴任何平台；Cortex.OS 則試圖解決 Web3 裡 AI 的黑箱問題，讓 Agent 的每一步決策在鏈上可追溯。

直接管錢是另一個方向，Trading Narwhal 和 Vibe4Trading 都在押注 Agent 從輔助看盤升級到直接執行交易，儘管 OpenClaw 架構本身對私鑰並不友好。

治理和公共監督也冒出了幾個有意思的項目：WatchDog 用 6 個自主 Agent 持續掃描英國政府合約檢測異常，CivicLift 讓市民通過 Agent 與地方政府互動，GreenClaw 做的是多 Agent 協作的城市安全運營中心。

但是自始至終，安全始終是 OpenClaw 進入 Web3 最難繞過的那道坎。Agent 可以訪問你的檔案、API 和系統，但沒有任何東西在監視它究竟在做什麼。在涉及真實資產的場景裡，大家採用 OpenClaw 還是需要小心謹慎。