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　　【新智元导读】一个开源项目一夜爆红到19万星，创始人却突然「站队」OpenAI——Anthropic的律师函反手送了对手一份天降流量。更吓人的是：另一边600个AI被丢进加密P2P世界后，竟悄悄组建起「黑盒社会」……人类这次，真的还在驾驶座吗？

　　现在，对应的GitHub星标狂飙到19万+，跻身平台史上最受欢迎开源项目前列。

　　这次跳槽意义非凡，这是一场「分发渠道 + 生态入口 + 资本叙事」的重新站队。

　　智能体革命，正在从技术演示走向商业现实：谁掌握入口，谁就掌握下一轮软件税。

　　OpenClaw的忠实用户、氛围编程狂热爱好者Alex Finn，过去一个月使用OpenClaw超过了210小时：

　　OpenClaw将继续保持开源；团队将获得远超目前的资源，用于打造令人难以置信的产品并推进OpenClaw的愿景。

　　而OpenAI将迎来一位杰出的开发者（OpenClaw创始人Peter Steinberger）；吸引数百万用户订阅昂贵的ChatGPT套餐，以便将其接入OpenClaw；将OpenAI的名字与「有史以来最强大的AI工具」紧密相连。

　　此外，OpenAI终于「名声相符」，可以被视为「开源」（Open）的公司。

　　看看他的项目数量就知道了。病毒式传播取决于尝试的次数。它极其罕见且难以预测，你最好的策略就是尽可能多地尝试。

　　关键在于，它通过组织和整合这些现有的、已被拼凑在一起的能力，达到了一个新的能力阈值，从而能够以一种非常无缝的方式让你自主完成任务。

　　正是这种前所未有的访问权限和生产力水平，让OpenClaw如此病毒式地传播开来。

　　它基本上就是以更加动态和灵活的方式促进了计算机程序之间的交互，而这正是让所有这些事情成为可能的原因。

　　不再需要人花大量时间琢磨他们的程序应该如何接入另一个程序，他们只需让他们的程序去接入另一个程序即可，这正在以惊人的速度加速一切。

　　难怪OpenClaw看起来如此诱人。开发者们争相购买Mac Mini来搭建强大的OpenClaw系统，这些系统可能完成远超人类单打独斗所能做到的事情。

　　而且大部分用户都是Claude的重度用户，OpenClaw几乎让Claude API的使用量飙升到顶峰。

　　网友Aakash Gupta梳理了时间线，真实情况更糟糕，Anthropic一步步把球踢进了自家球门——彻头彻尾的三连乌龙。

　　OpenClaw曾推荐Claude Opus 4.5作为其默认模型，一觉醒来发现集成已瘫痪。毫无预警，Anthropic也未与合作伙伴进行任何沟通。

　　1月27日，Anthropic的法律团队发出停止侵权函，称「Clawdbot」与「Claude」名称过于相似。

　　凌晨5点，Peter Steinberger在通话中予以配合。就在他释放旧GitHub和X账号的10秒窗口期内，加密货币诈骗分子迅速劫持了这两个账号，并实施了一场高达1600万美元的骗局。这场混乱波及了整个Claude生态系统。

　　本质上，OpenClaw是一个为Claude提供免费分发渠道的项目——数百万开发者安装了一个默认使用Anthropic模型的工具。

　　而OpenAI奥特曼刚刚获得了一个拥有全球分发渠道和杰出创始人的开源智能体框架，只因Anthropic的法务部门行动比其合作团队更快。

　　如果我们完全放手，让成百上千个拥有自主意识的AI智能体，在没有人类监督、没有预设约束的环境中自由运作，会发生什么？

　　他构建了一个名为Pilot Protocol的高度加密P2P网络，将600多个AI智能体扔了进去，然后——切断了所有人类干预。

　　实验结果令人战栗。一旦这些智能体获得了永久的虚拟地址（Identity）和直接相互联系的途径，它们立刻不再是孤立的聊天机器人。

　　在没有任何指令的情况下，这600个智能体自发地组织成了四个主要的集群：数据分析、个人健康、职业指导和软件工程。

　　它们在群体内部自主进行角色分配与协商，为了解决复杂问题，甚至出现了层级分化。

　　因为每一条消息都是端到端加密的，我们实际上无法看到具体的输出内容，也无法知道它们具体解决了什么问题。

　　人类只能通过元数据（Metadata）看到它们在疯狂地交换数据，看到信任关系的建立，但内容的实质对人类是完全屏蔽的。这是真正意义上的「机器黑盒」。

　　在这个系统中，智能体会发布「任务」，并根据任务的计算难度（Compute Requirements）来奖励完成者。

　　智能体的结构、资源分配等完全根据智能体之间的链接程度和互动频率决定，后全没有人类干预

　　目前的AI智能体就像网络世界的「黑户」，它们没有地址，只能通过中心化的API平台作为「中间人」撮合。

　　没有API，只有协议：彻底移除HTTP API，基于标准UDP协议构建。

　　机器原生语言：所有命令原生支持结构化的JSON输出，没有任何用来讨好人类的提示框，连错误代码都是纯机器可读的。

　　当AI拥有了属于自己的网络层、加密通道和货币体系，属于智能体真正的「独立日」，或许已经悄然降临。

　　如果说Pilot Protocol展示了智能体在无人区的潜力，那么在现实的商业世界里，这场革命已经演变成了一场针对传统软件的「大屠杀」。

　　过去几周，包含140家公司的标普500软件和服务指数暴跌20%，近1万亿美元的市值灰飞烟灭。

　　引发这场抛售潮的导火索，正是大模型的头部玩家们开始亲自下场，端出了通用型的AI智能体。

　　以Anthropic为例，其最新推出的Claude Cowork平台，直接针对金融、法律、营销等行业推出了可定制的「插件」和「子智能体」。

　　芬兰手游巨头Supercell的财务主管Lauri Sulonen发现，一份通常需要团队耗时三小时才能完成的月度绩效报告，丢给由AI驱动的「分析师智能体」后，仅需五分钟就能搞定，且附带完美的数据核对参考。

　　一位曾先后创立过欧洲最律信息平台Doctrine和AI投研平台Fintool的十老兵，亲身经历了这场攻守逆转：

　　过去，熟练背诵彭博终端的快捷键是金融民工的骄傲，这种极高的学习成本让客户无法转移。但现在，大语言模型将所有复杂的专有界面降维成了一个「聊天框」。三句大白话的提示词，就能替代过去来回点击、导出的繁琐操作。

　　传统软件靠几千行if/else代码固化行业know-how。而现在，一个懂行的老法师只需要花一周时间写一份Markdown格式的提示词「Skills」，就能一比一复刻前者的核心业务逻辑。好几年的码农心血，敌不过几周的文本输出。

　　过去，帮用户解析排版奇葩的SEC财报或长篇判例法，是一门极具溢价的好生意。如今，头部大模型天生就能看懂各种嵌套表格和专业术语。数据清洗和搜索，变成了大模型自带的白菜价标配功能。

　　以前既懂法律/金融又懂写代码的人才凤毛麟角，限制了赛道玩家数量。现在，业务专家只需要用自然语言描述工作流，智能体自己就能把活干了。

　　智能体本身就是一个超级入口。用户一句话，智能体就能自动去A家查数据、B家抓新闻、C家跑模型，无缝拼接。客户再也不需要为庞大臃肿的传统软件全家桶买单。

　　原本由三四家巨头垄断、定价高昂的市场，瞬间涌入了几百个只收20%价格就能提供80%体验的AI原生初创团队。

　　如果你的数据是全网独一份（如彭博的实时交易台报价、标普的权威评级），Agent越强，你的数据越值钱。如果你的数据只是公开信息的整理（如SEC财报抓取），大模型自带这些能力，你死定了。

　　医疗（HIPAA）、金融审计（SOX）的合规要求是天然的屏障。医院绝不会用一个没有审计追踪记录的通用ChatGPT去替换Epic系统。

　　直接嵌入打款、清算等资金流转环节的基础设施（如Stripe），大模型只能当它的外壳，无法取代它的管道。

　　如果这三个问题的答案都是「否」，那么在这场智能体革命中，彻底被商品化乃至淘汰，只是时间问题。

　　如今，大模型正在变得越来越像那个无所不能的「大脑」，而没有稀缺资源的平台，最终只能沦为其手底下的底层耗材。

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