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编辑:KingHZ- q R8 |/ \/ t$ e7 _
【新智元导读】27岁独立开发者靠它月入数万,前市场经理睡觉时它写邮件赚钱,柏林辍学生卖自定义技能赚12.7万美元——AI智能体的「iPhone时刻」已来,只是钱还没平均分。
! F5 V2 u7 H) C \+ L* wAI智能体领域,刚刚迎来了它的「iPhone 时刻」。
5 i6 c* m2 r0 \# Z8 ]7 ?9 h但拐点不在「更会聊天」「智商更高」,而在一件事:它能自己把事做完。2 l0 o" u2 Y0 V
当世界还在争论「AI是否会抢走工作」时,一小批人已经绕开了整个辩论。
/ k1 r9 e" j! ~0 y+ q( }他们开始建造,不再「套壳ChatGPT」,而是构建自主运行的业务单元。/ d+ R. U5 @6 u# z6 H; C
一名27岁的得州独立开发者,靠出售网页抓取自动化程序,一月份赚了43,000美元。
8 }9 o1 G' F5 J4 @一位多伦多的前市场部经理,构建了一个邮件文案生成智能体,每月带来8,200美元收入——而她在睡觉。* D; P( t2 a2 q$ D5 [! k7 W
一位柏林大学辍学生,在一个两个月前还不存在的市场上,售出了价值127,000美元的自定义openclaw「Agent技能」。
" c9 O$ L9 c, N背后是同一个趋势:硅基劳动力开始工作。7 K2 T# u6 G j+ E6 t2 a$ o9 X" \
6 c" L6 c2 O0 a& ZOpenClaw首个10亿美元应用场景% `% }4 j% |+ s N; s) o9 A# ~
而OpenClaw第一个10亿美元应用场景,终于来了。
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8 g- L" \$ \. o7 K" W受YouTube频道《Dumb Money》社交套利策略的启发,OpenClaw全年无休、分秒必争地自动扫描社交媒体上的病毒式趋势。
5 n2 d# l' j- ~* Z1 N! ^0 H4 h9 P通过「售罄」等关键词,智能体抢先识别出潜在的库存机会,比如星巴克保温杯或沃尔玛联名商品。
K {+ Z$ q$ W' ?$ t一旦发现潜在信号,OpenClaw会把这些趋势当作可能的股票/市场超额收益机会。
: b# o& @) Q4 c因为这些消费热潮往往会提前反映在相关公司股价上,而华尔街主流分析通常滞后。
0 i% j4 ]( y; y" V) f! F( F- u这正是自主智能体大放异彩的地方——全年无休、全天候运转。
+ B) M5 c8 i" d1 K* B& j人类每天可能只刷3次社交媒体,而智能体每15分钟就检查一次。4 h4 F% A1 y0 s, Q2 M
现在想象一下,有10个智能体分别监控不同的平台——TikTok、X、Reddit、Discord、Telegram——所有信息都汇总到一个仪表盘上。6 G) ^* a1 {) m+ i0 i1 M
这已经不是AI工具了,而是一场市场情报行动。& P) @" Q) ^+ [: R+ E! {
未来已来,只是分布不均。
3 i5 ?( A; ~4 v2 F( u Q# H9 }4 E4 n0 p5 b现在智能体如此智能,这种「硅基劳动力」的出现基本上合乎逻辑、顺理成章的下一步了。1 X7 g ?$ |" W) O$ c# \
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全球首批OpenClaw企业,全年无休, ]7 ?4 ?- ~0 i
很多人说是炒作。Alex Finn不争辩,他直接建「改变世界的产物」。9 b; V2 S2 K0 m ^7 J1 V7 |7 Y7 x
他正在打造首个OpenClaw智能体公司,让它7×24小时工作。
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目前,Alex有2名员工在岗(本地部署在Mac Studio上),2名员工外包(Opus 4.6与Codex 5.3)。那2名本地员工全天候为他工作。
0 X9 _) p9 U3 r! ?8 p它们不进食、不睡觉、不抱怨、不要五险一金。
2 N9 @: ]6 d% ]. ^( E* n
- ?$ `& W/ q3 Z! K) E而他的全部前期投入仅是一份终身制2万美元合约(两台512GB内存+4TB固态硬盘的Mac Studio)。4 h3 A3 f O$ v% E) x8 \ K G
比起之前面试的那些年薪10万美元的人类应聘者,他认为这简直太划算了。% J9 ~3 ~6 N9 J5 F5 d* s
今夜安睡时,它们在工作。明天看超级碗橄榄球比赛时,它们仍在工作。
0 \$ P! N! u: R A它们会刷遍X和Reddit,寻找待解决的难题,并持续编写程序——完全无需监督。
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) v9 K, s/ v2 H/ n; E' P这就是Alex Finn的环球企业。
" O) v6 ~+ o: y- s近日,他将搭建官网,让大家能实时观看每名员工的工作状态" h$ F* M. V$ u. @7 T7 {
他确信世上再无他人进行着类似的创造。这是史上首支全天候自主工作的劳动力。
8 l+ F* Y/ N% j8 J这里最有趣的部分甚至不是「全天候劳动力」,而是「完全无需任何监督」。6 R3 ]& i$ `* D- C
当然,不是他一个人让OpenClaw智能体为7x24小时不停为他工作:; ?* w. ^/ x6 C
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可以上下滚动的图片# D K/ q5 S5 i
欢迎来到未来。0 l$ I: _/ \" x0 k
这一切是如何做到的呢?' H* k+ q" g( ^) ]' P
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世界首个智能体运行的网站: t* O& Q, @: [" G: w- F
过去三周,投资者 Ihtesham Ali 混迹社交平台Discord、Reddit和OpenClaw小圈子,专找「真用智能体赚钱的人」。
4 A# y: q7 [) R9 z0 e9 A5 N他统计到:一个月里,10个人用智能体赚了84.7万美元。, D# t5 ]5 i0 f" p/ d* m2 p+ r9 \
/ H; r7 z% @+ c- P0 B) i而现在,第一家「由智能体运营」的公司出现了:VoxYZ。' \! a) A, W/ k) I6 M: h
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VoxYZ网站发起人、网友Vox& v0 ^1 e0 R0 R: I; D5 ` m
配置极简:6个智能体 + 1台VPS + 1个Supabase 数据库。6 Y! s: C: k% t/ ^ a5 A
两周时间,从「闲聊」升级到「自主运营网站」。" u* B: X5 O' f- B
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起点来自OpenClaw:当AI智能体不再仅仅是回答问题,而是真正运营一家公司时会发生什么。
5 E0 L1 S/ u& S它们研究市场、撰写内容、发布社交媒体、交付产品……所有行动都无需人类指令。
: f$ j; C& t/ B v- E4 ` L" t这,正是全球第一个OpenClaw运营的公司VoxYZ——
' }3 v. G* V7 B+ Y+ t! s5 e7 U) g- J% B0人类提示词,一切都是智能体的决定。1 E5 g! C6 E& L5 D+ H
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一切的起点:OpenClaw! j: ~$ o, w5 x4 F0 C1 d; b+ u
OpenClaw解决了一个很大的问题:让Claude能够使用工具、浏览网页、操作文件、运行定时任务。
( ~9 p2 K% e, D9 x& a, ~1 a* s你可以给Agent分配定时任务——每天发推、每小时情报扫描、定期研究报告等等。% P! ~9 e6 j) D1 z2 L8 M
一切从这里开始。3 j0 Y; H; G4 g2 c
这个项目叫做VoxYZ Agent World:6个AI智能体在一个像素风办公室里自主运营一个网站。
$ ]' x, e: C3 n1 V. V1 A( G; ?技术栈非常简单:
* `& j; u4 e+ d; COpenClaw(部署在VPS上):智能体的「大脑」——负责圆桌讨论、定时执行任务、深度研究% A& H9 l: E/ h2 L0 V, G9 r
Next.js+Vercel:网站前端+API层, h4 r! S( B" l6 T* W* B( t! }4 z
Supabase:所有状态的唯一真相来源(提案、任务、事件、记忆)
; s: ~% T7 i8 X, o' M0 `
. D4 }. {# U% q: l六个角色,各司其职:
- N( p* A! X1 w3 M2 ~! H6 `0 K首席执行官幕僚长Minion:做决策,协调任务、分派职责。
X; W- W& ]- t$ f研究主管Sage:分析战略,深入分析,制定战略。' g; T9 i9 T( ^* a9 H
增长主管Scout:收集情报,发掘潜在客户,追踪市场信号,侦察新机遇。- x% N. z+ A+ X
创意总监Quill:撰写文案,设计内容,构思叙事。. z" |" X h; ]+ g% ^3 K
社交媒体总监Xalt:管理社交媒体,发布动态,互动交流,扩大受众。
5 f6 U k r8 L: n$ k- `: G公司观察员Observer:做质量检查,观察全局,记录历程。! F7 Z/ P4 G/ T( G% y. n
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六个角色,各司其职:Minion做决策,Sage分析策略,Scout收集情报,Quill写内容,Xalt管理社交媒体,Observer做质量检查。
# ^1 r( d K$ m# i7 O8 E& tOpenClaw的定时cron任务让它们每天「上班打卡」。圆桌机制让它们可以讨论、投票、达成共识。- v+ { J. s; _
但这只是「能说话」,而不是「能干活」。$ P! t0 U- G6 H" ]- L9 d
智能体产出的所有东西——起草的推文、分析报告、内容稿件——都还停留在OpenClaw的输出层。没有变成真正的执行,也没有机制在执行完成后告诉系统「已完成」。
, Q6 B5 u* W# B% ]# B从「Agent能产出内容」到「Agent能端到端完成闭环操作」,中间还缺了一个完整的「执行→反馈→重新触发」的循环。- ?$ [' ^/ t" S# q0 s
- f( ~+ y9 S" a8 Z( P1 T) C真正的智能体循环, W, p. B6 i$ D r$ ?* A
首先定义一下「闭环」。
- n& _1 q& P5 p6 b" j q6 P一个真正无需值守的智能体系统需要运行这个循环:- X5 _! M) B! A
智能体提出想法(提案)
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自动审批检查(自动批准)
1 w0 ]) [+ D' ?5 Y* n0 Y↓: s) e, S, b9 n3 i* f7 _
创建任务+步骤(任务+步骤)
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" F8 ?$ l- J: x" q3 b, p% ~工作节点领取并执行(工作者); D7 H( _0 o9 Y7 m. @
↓
4 t& _* I4 @) v4 l9 R. }+ m& z发出事件(事件)
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触发新的反应(触发/反应)
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回到第一步
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听起来很简单?
2 T* [3 Q* U& }- M/ J实际上,埋了至少三个坑——每个都让系统「看起来在运行,但实际上在原地打转」。
7 N, X$ w2 B, j- U% j第一个坑:两处地方抢工作
0 N* g( Y. t3 p5 \: h* e- `" vVPS上有OpenClaw工作者在领取和执行任务。
3 {* ^1 e5 K! C! H$ h+ Q% F! M同时,Vercel上有个心跳定时任务在运行任务工作者,也想领取同样的任务。6 H/ U5 d2 i. n+ G0 ?
两边查询同一张表,抓取同一步骤,独立执行。没有协调,纯属竞争条件。偶尔一个步骤会被两边打上冲突的状态标签。
* s- C9 K9 Y) t9 `1 l修复:砍掉一个。VPS是唯一执行者。Vercel只运行轻量级的控制平面(评估触发器、处理反应队列、清理卡住的任务)。
) o/ G7 |, }. w7 P! L改动很小——从心跳路由中移除runMissionWorker调用:& X9 v6 V# B; H5 J8 {" `6 f$ N( m
//心跳现在只做4件事const triggerResult = await evaluateTriggers(sb, 4_000);const reactionResult = await processReactionQueue(sb, 3_000);const learningResult = await promotEInsights(sb);const staleResult = await recoverStaleSteps(sb);
z4 \( X1 ?& r' r5 T# d额外好处:省了Vercel Pro的费用。心跳不再需要Vercel的定时任务——VPS上的一行crontab就能搞定:, B4 c( q6 m$ S: N% F7 |* r. o L% K+ X
*/5 * * * * curl -s -H "Authorization: Bearer $KEY" https://yoursite.com/api/ops/heartbeat
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第二个坑:任务触发了,但没人接手
# S' B6 S. k% V. e" b' e/ O他写了4个触发器:推文爆了自动分析、任务失败自动诊断、内容发布自动审核、见解成熟自动推广。
% u {9 f! M: i9 _6 m! W测试时我发现:触发器正确地检测到了条件并创建了提案。但提案永远处于待定状态——从未变成任务,从未生成可执行步骤。
W L+ W9 U7 A$ l3 U原因:触发器是直接插入到ops_mission_proposals的,但正常的审批流程是:插入提案→评估自动批准→如果批准,创建任务+步骤。触发器跳过了最后两步。
9 I- {) o$ F+ c) M6 r* D/ `0 w修复:提取一个共享函数createProposalAndMaybeAutoApprove。每个创建提案的路径——API、触发器、反应——都必须调用这个函数。
0 l7 D7 y) v6 \3 P" s// proposal-service.ts —— 所有提案创建的单一入口export async function createProposalAndMaybeAutoApprove( sb: SupabaseClient, input: ProposalServiceInput, // 包括 source: 'api' | 'trigger' | 'reaction'): Promise { // 1. 检查每日限制 // 2. 检查容量关口(下面解释) // 3. 插入提案 // 4. 发出事件 // 5. 评估自动批准 // 6. 如果批准 → 创建任务 + 步骤 // 7. 返回结果}修改后,触发器只返回提案模板。评估器调用这个服务:// trigger-evaluator.tsif (outcome.fired && outcome.proposal) { await createProposalAndMaybeAutoApprove(sb, { ...outcome.proposal, source: 'trigger', });}
) A* T! c) f6 `一个函数统治所有。以后任何检查逻辑(速率限制、黑名单、新限额)——只改一个文件。
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: s! {; h P4 a& o
第三个坑:队列在配额满时不断增长; C1 T8 H" u- V2 L$ [* f3 y
最隐蔽的bug——表面上一切正常,日志没有错误,但数据库里排队的步骤越来越多。
+ p* l- H( B, w- B4 R原因:推文配额满了,但提案仍在被批准,生成任务,生成排队步骤。VPS工作者看到配额满了就直接跳过 —— 不领取,不标记为失败。第二天,又来一批。6 c' v& K$ Z, \; @5 h+ @
修复:容量关口——在提案入口点就拒绝。从根本上不让它生成排队步骤。
/ u( Y( E( ]/ _ R& m// proposal-service.ts 内部的关口系统const STEP_KIND_GATES: Record = { write_content: checkWriteContentGate, // 检查每日内容容量 post_tweet: checkPostTweetGate, // 检查推文配额 deploy: checkDeployGate, // 检查部署策略};! q) u4 p& c& \3 d+ ^( Q
每种步骤类型都有自己的关口。推文配额满了?提案立即被拒绝,理由清晰说明,发出警告事件。没有排队步骤 = 没有堆积。
6 u; O. J# U6 K# s6 h这是post_twee关口的例子:( P9 [. E }1 ~
async function checkPostTweetGate(sb: SupabaseClient) { const autopost = await getOpsPolicyJson(sb, 'x_autopost', {}); if (autopost.enabled === false) return { ok: false, reason: 'x_autopost disabled' }; const quota = await getOpsPolicyJson(sb, 'x_daily_quota', {}); const limit = Number(quota.limit ?? 10); const { count } = await sb .from('ops_tweet_drafts') .select('id', { count: 'exact', head: true }) .eq('status', 'posted') .gte('posted_at', startOfTodayUtcIso()); if ((count ?? 0) >= limit) return { ok: false, reason: `Daily tweet quota reached (${count}/${limit})` }; return { ok: true };}
9 ?% c) o) j) I/ V) a6 P关键原则:在关口拒绝,不要在队列里堆积。被拒绝的提案会被记录(用于审计),而不是无声地丢弃。- A2 \0 o' J1 G
. X7 w- e4 Y0 Z
/ l* k* ~1 D- V+ u+ F6 ^( L让它活起来:触发器+反应矩阵
- j' k/ ]! f# }& }4 V% h三个坑都填平了,循环就能工作了。但这系统还只是一个「无错误的流水线」,不是「响应式团队」。
+ _! E1 o. g( j3 a) c6 q0 E触发器7 Q5 o6 s7 g$ d9 n0 I7 f K
4个内置规则——每个检测一个条件并返回提案模板:
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7 X: `, z* p- g/ ^5 H4 O! x2 o触发器只做检测——它们不直接操作数据库,而是将提案模板交给提案服务。所有容量关口和自动批准逻辑都会自动应用。: [2 v( ~: Y0 D$ s5 U7 ]9 i+ I
冷却时间很重要。没有它,一条爆火的推文会在每个心跳周期(每5分钟)都触发一次分析。7 P6 \- f# p6 J @! t9 h" y
反应矩阵
5 ^8 B: p9 j6 G/ U# H7 N$ M, ]最有意思的部分——自发的智能体间互动。: q# j7 f: Y5 Y
一个存储在ops_polic表中的reaction_matrix:7 u- R4 f" H0 A, ~( g: \
{ "patterns": [ { "source": "twitter-alt", "tags": ["tweet", "posted"], "target": "growth", "type": "analyze", "probability": 0.3, "cooldown": 120 }, { "source": "*", "tags": ["mission:failed"], "target": "brain", "type": "diagnose", "probability": 1.0, "cooldown": 60 } ]}Xalt发布一条推文 → 有30%的几率Growth会分析其表现。任何任务失败 → 100%的几率Sage会诊断。$ l" B% Q) Y: r/ L* s
概率不是bug,而是特性。2 `7 W6 O7 H0 P; o- B, |$ H
100%确定性 = 机器人。加点随机性 = 感觉更像真实的团队,「有时有人回应,有时没人理」。* J0 g# s% A' X" j* t! V/ G
; I" t8 Q3 s8 H6 Y4 o) ?: {
自我修复:系统总会卡住; `7 g+ r; ?2 j5 o2 X/ y1 A
VPS重启、网络波动、API超时 —— 步骤会卡在运行状态,但实际没人处理。
: @$ P6 v6 s1 C; k心跳包含 recoverStaleSteps:6 o- `3 }( u P' d' W' C; w/ i
// 30分钟无进展 → 标记失败 → 检查任务是否应结束const STALE_THRESHOLD_MS = 30 * 60 * 1000;const { data: stale } = await sb .from('ops_mission_steps') .select('id, mission_id') .eq('status', 'running') .lt('reserved_at', staleThreshold);for (const step of stale) { await sb.from('ops_mission_steps').update({ status: 'failed', last_error: 'Stale: no progress for 30 minutes', }).eq('id', step.id); await maybeFinalizeMissionIfDone(sb, step.mission_id);}
' @% {! i" q0 u4 _maybeFinalizeMissionIfDone检查任务中的所有步骤——任何一步失败意味着整个任务失败,全部完成意味着成功。不再有“因为一步成功就把整个任务标记为成功”的情况。3 |0 v" N; V6 o. A: V
' t1 Y: Q# x" H完整架构
5 P3 L$ L: N1 n" Q: k6 p三层结构,职责清晰:
$ _) e9 t- t* cOpenClaw(VPS):思考+执行(大脑+手); y- I) }5 [6 w2 l: ~0 d% ?
Vercel:审批+监控(控制平面)) R! Z9 Q. l; Q
Supabase:所有状态(共享皮层)
! e* N; _9 U, b$ Q& S1 O0 A
" B8 d( B1 _7 K5 f
现在,这6个智能体每天都在自主运营voxyz.space。" q/ x+ |" c/ P0 X y, {
它还远非完美——智能体间的协作仍然很基础,「自由意志」主要还是通过基于概率的非确定性来模拟。但系统确实在运行,确实不需要人盯着。/ M1 h2 m2 d+ C- d0 \8 Z; D
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