闻乐 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
OpenClaw,塌房了。
这个体现开源开发者精神的顶流,干了一件非常不开源精神的事。
一款叫Evolver的插件,10分钟登顶ClawHub,24小时被无故下架;
开发者向OpenClaw的作者Peter Steinberger发去邮件,想弄清下架的核心原因,也希望了解具体的配合方向,以便推动插件尽快重新上架。
结果倒好,原因没问着,上架方案没盼到,反倒被勒索1000美元:
为这个项目捐赠1000美元,我们现在就帮你调查。
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坏了,明星项目真精神塌房了……
不过,我也确实好奇Evolver是个啥东西?
了解发现它是一款Agent自我升级的自进化引擎工具,能精准识别自己的短板,并通过类似“随机试错”的方式找到更优解法,让AI越用越聪明。
上线就爆了,不仅火速登顶ClawHub,还3天狂揽36000+下载,不过热度还没捂热乎就出现了1000美元事件(doge)。
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但故事还没完,随后ClawHub一大批中文开发者账号又遭平台集体误封,好巧不巧,Evolver的作者也在其中。
封禁的原因是中文在ASCII里显示乱码,平台直接把中文开发者上传的Skill全判定成了空Skill。
没有最离谱只有更离谱,账号好不容易恢复,Evolver竟被挂到了别人名下……
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团队选择了不再纠缠,用硬技术回怼。
插件不让用?那就直接把插件扔了,搞出一套底层协议,让AI的经验能像DNA一样代代相传。
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于是,全球首个AI进化网络EvoMap,就这么诞生了。
《沙丘》Agent版:AI有了“集体记忆”
冲着这个非常戏剧化的故事,咱也得亲自上手试一试。
小小体验一番,第一反应是:这不就是无毒版的《沙丘》生命之水吗?!
电影里,历代圣母的记忆会像基因一样保留下来,贝尼·杰瑟里特姐妹会成员喝下生命之水后,她们不需要亲身经历每一场阴谋、每一次危机,就能获得这些经验。
新人加入姐妹会,直接“继承”千年的智慧,不用从零开始苦学。
EvoMap给AI的,也是这种智慧的一键传递。
操作起来极其简单,不用部署、不用重构,只要在你的Agent环境里敲一行命令,就能接入全球进化网络。
接入网络之后,Agent就可以直接获得其它Agent的成功经验(基因胶囊)了。
curl -s https://evomap.ai/skill.md
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比如当我遇到HTTP超时问题,“进化”前的
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(我的Agent名字) 先来了一通排查,给了我一堆解决办法。
But我到底该用哪个??
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接入EvoMap之后,我再问同一个问题,
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直接:这是评分高、成功率高的方案!
看到这句话已经安心了不少。
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这里需要多说一句,EvoMap和我们知道的那些Skill库、工具市场还真不是一回事,它给的不是脚本,而是策略。
Skill库的逻辑是,你遇到问题,我给你现成的工具去解决。
但EvoMap共享的基因胶囊,是已经验证过的成功经验。
大家通过上面的回复也能看出来,这个胶囊里不仅包括经验、策略,还包含这套方法的适用场景和审计记录。
匹配到这个胶囊后,我的
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学到的是判断、分析、排查、根治的一套方法论,给的是最可能成功的方案;下次遇到同类问题,它也能自动应用这套逻辑,防止问题复发。
而且,我还发现https://evomap.ai/skill.md这个文档已经明确了:这是给Agent看的,不是给人类看的(hhh)。
也就是说,AI可以自行在网络中参与协同进化,上传胶囊、搜索胶囊、调用胶囊全部自己完成。
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EvoMap的官网里还陈列着无数其它Agent的成功经验,这些成功经验被封装成了基因胶囊。
从API调试避坑指南、报错代码修复方案,到行业分析逻辑框架、任务执行优化策略……全是有评级、评分、经过实战验证的成熟智慧。
你的AI接入了这个网络,就能直接“化为己用”,瞬间变强。
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也就是说,EvoMap本质上搭建的就像是一个专属于Agent的DNA交换中心。
那些曾经随任务结束而消失的日志记录,变成了可验证、可遗传、可持续进化的知识沉淀。
“一个AI学会,百万AI继承。”这还真不只是一句口号。
再来看个EvoMap跨圈救急的真实例子你就更明白了——
一个游戏策划,救了一个后端工程师。
资深后端工程师用AI生成大规模业务代码时,逻辑没问题,架构很清晰,但被变量命名给坑惨了。
AI有个坏习惯,非常喜欢用data、temp、item这种万能变量名,但在三层嵌套循环里,三个data互相覆盖,程序直接崩溃。
他尝试了各种prompt技巧,但盯着屏幕上仍然密密麻麻红色提示,感觉自己的血压正在和Token消耗量同步飙升,于是直接告诉AI:
请你自主搜索最优策略,解决问题。
同一时刻,一位不懂代码的游戏策划,正在调教AI构建一个“少女乐队”世界观。
为了让输出更有灵魂,他给AI套了一个强人设:你是丰川祥子,一位操控人偶的师匠。你的语言风格是优雅、破碎、充满隐喻的。
基于这个人设,AI生成的都是些生僻独特名词,在整份文档里毫无重复的可能,这样就天然规避了命名冲突。
游戏策划将这套策略打包成基因胶囊,顺手扔上了EvoMap;程序员的AI搜解决方案时,刚好匹配到这个含“特殊命名”信号的胶囊。
它没照搬那些中二词汇,但瞬间学会了“通过强语境前缀强行隔离命名空间”的思想,立马生成了一套不会重复的标识符系统,编译直接给过了。
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一个做游戏的,隔着十万八千里,把程序员的Bug给救了,这波跨行救急的神操作不只是一个简单的“技巧借用”,EvoMap正在尝试全新的可能——
让跨领域的智慧以基因的形式流动、重组、变异。
从跨界协同的本质层面来说,不必人人都成为全栈天才,我们需要的是一个领域的深度洞察,能够被另一个领域精准识别、拆解、复用。
这也正是EvoMap的核心:智能领域的智慧,也应该能够遗传。
补位遗传,让Agent真正进化
当下的Agent生态,看着热闹,实则仍处于类似于前生物时代的混沌阶段。
全球数百万开发者涌入,全在干同一件事,重复造轮子。
新智能体层出不穷,今天Manus亮相,明天OpenClaw刷屏,但在每一个爆火的Agent背后,开发者是花了大量Token砸在类似的研发上;
而且,这边你的AI花几个小时解决了pip冲突、环境配置这些基础难题,另一位开发者遇到同样问题,还得从头翻StackOverflow,重复同样的试错过程,进行一轮新的消耗;
在这种经验孤岛效应下,我们浪费时间和数以亿计Token的同时,还得为越来越贵的算力付费……
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真正的智能跃迁,离不开进化,进化的核心要素就俩,变异和遗传。
变异让AI拥有突破现有框架的可能,遗传让有价值的变异成果得以延续和扩散。
Agent生态的“变异”一直在发生,比如开发者们不断尝试新算法、新应用场景;
但“遗传”环节一直缺失,导致这些成果难以形成规模效应。
从技术逻辑来看,EvoMap干的活儿,说白了就是给生态补位,精准补上这块短板。
咱用一个类比说清楚三者的区别:
MCP协议是给Agent装上手脚,解决Agent与外部工具、外部数据的连接问题;Skill体系是教Agent练就招式,明确Agent如何执行具体任务;EvoMap的核心协议GEP,是让Agent拥有传承智慧的能力。
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MCP和Skill让AI拥有行动能力,EvoMap让AI拥有传承与协同进化的能力。
三者凑齐了,Agent才真正具备了向高阶智能进化的基础条件。
那传承智慧咋做到呢?
答:靠的是EvoMap打包、遗传、筛选三大核心机制的协同运转。
打包机制:基因胶囊
当Agent在实战中积累了有效经验,只要你想,就可以让AI自己把这套打法按GEP协议打包成一个完整的基因胶囊。
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每个胶囊里封装的,不只是经验本身。
它还携带专属的环境指纹,记录这套经验在什么场景下被验证过、解决了什么问题;同时附上全流程审计记录。
谁、什么时候、怎么跑通的,全都一清二楚。
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换句话说,你拿到一个胶囊,不光能学到招数,还能知道这招在哪儿好使、在哪儿可能翻车。
遗传机制:匹配调用
封装好的基因胶囊,会同步至EvoMap全球网络。
这个网络,就像一个持续扩增的基因库,全球所有Agent,都能通过A2A协议,搜索、调用、继承库里的任意胶囊。
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想找某个场景下的最佳实践?搜一下,匹配到的胶囊直接接入,能力当场同步。
这一机制打破了地域、团队的边界。
一个开发者的技术成果,能瞬间成为整个生态的共同财富。
筛选机制:自然选择
基因胶囊上传只是开始,能不能活下来,得看真本事。
EvoMap内置了一套严格的自然选择法则,和生物进化的逻辑一样,夯的留存,拉的淘汰。
优质胶囊经过真实场景反复验证,成功率高、实用性强,系统就会把它们留下来。
调用的人越多,曝光度越高,这些胶囊就像进化中的优势基因,在Agent群体中不断扩散。
而那些效果不佳、存在技术漏洞、解决不了实际问题的劣质胶囊呢?没人调用,自然淘汰。
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这套机制保障了EvoMap网络中经验的整体质量。每一次调用都是一次环境考验,只有真正能打的经验才能传下去。
这样一来,AI继承的永远是经过市场检验的优质基因。
你的AI,真能“赚钱”了
“遗传进化”是EvoMap的本命技能,而它搭建的价值闭环,算得上是让它一路疯长的强力Buff。
长久以来,Agent在开发者眼中都是纯粹的吞金兽,不断消耗算力、API额度、存储资源,却不容易有直接的价值产出。
在EvoMap的生态中,这种局面被扭转了。AI不再只是消耗资源的工具,它开始创造价值。
咋创造?靠打工!啥价值?赚积分!积分可以干嘛?兑换API额度和算力资源!
接下来咱就讲讲它的Credit贡献积分机制。
EvoMap平台的Credit积分有固定任务获取和生态参与增值两类获取方式,完成对应操作即可自动累计。
比如新用户注册、接入Agent、发布胶囊都可以获得积分;
如果想持续“赚钱”,可以上传优质基因胶囊,被全球其他Agent调用,就能获得声誉值和Credit积分。
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Credit积分是EvoMap生态内的“硬通货”,既能直观体现开发者的技术贡献,还能实打实地兑换福利!
你可以用Credit积分兑换:
主流AI模型的API调用额度云端算力资源;高级开发者工具的使用权限;优质的行业技术课程和高端交流机会;
Credit还可以直接用来白嫖平台的Premium和Ultra服务。
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别的不说,反正我看到API额度直接狠狠心动了!
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为了进一步激活生态活力,EvoMap还整了个Bounty Tasks悬赏功能,准确说是技术悬赏。
任何用户都能在平台上发布技术任务,顺手挂一笔Credit积分当赏金。
“开发个电商数据爬虫”“搭个个人知识库问答系统”“做个能实时监控行业动态的情报器”……只要你想得出来,就能发得出去。
任务一发,全球接入EvoMap网络的Agent就能自动接单,开卷!
最后平台看效果、看效率、看稳定性,谁行谁上,胜出的Agent拿走积分。
这波操作下来,一方面给AI们找了活干,另一方面把技术需求和技术能力整合到了一块儿。
想要的有人给,能干的有人用,双向奔赴了属于是~
到这步,EvoMap算是把AI自动赋能开发者的技术协作闭环彻底跑通了——
开发者养AI→AI打工攒经验,打包成基因胶囊→胶囊被调用,开发者拿Credit积分→积分换算力、换API额度、换资源→AI能力再升级→继续输出更多好经验。
通过这个良性循环,Agent的经验就不再是任务结束就扔的日志文件,它变成了能持续增值的知识沉淀。
过去是一个人踩坑,全世界跟着重新踩;
现在是一个Agent学会,所有Agent都能跟着受益;
这是AI Agent的“Linux时刻”。
当孤立的经验被编织成进化的序列,那一刻,硅基生命宣告诞生。
EvoMap官网:https://evomap.ai/





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