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编辑:KingHZ! V: _6 h, e! u9 Q2 Q M3 I
【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。
# k2 l& ~3 Y, M$ f( ]+ s" xAI智能体领域,刚刚迎来了它的「iPhone 时刻」。% o B3 N' v2 A) T( J1 \
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。
; ~9 C9 Y2 a4 a- |0 a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。 o5 I; f# z. v3 G4 N
他们开始建造,不再「套壳ChatGPT」,而是构建自主运行的业务单元。. u, p8 \7 o2 _' K/ R, l, m& y
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。 p% O: U/ q5 H* D- K* i
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。
5 T/ X/ ^' m0 d5 l4 v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」。/ j( L" \( `+ f" X R
背后是同一个趋势:硅基劳动力开始工作。( J: O+ T0 Q, H4 ?+ q7 d) T8 N
: b* b! q3 ^6 n/ }OpenClaw首个10亿美元应用场景
: d" m/ _0 p- {( X D而OpenClaw第一个10亿美元应用场景,终于来了。/ O* j' Q, X6 D0 n& l5 b
$ g6 q S0 p: g( z) G2 m" K% ?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。' k. r. ?. z' C$ ]* a. W) t [
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。* a* d& h" F7 b! ?; C3 h
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。
' |2 X5 K5 D1 w2 \1 O- V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。
9 e2 C; e; l, N这正是自主智能体大放异彩的地方——全年无休、全天候运转。
/ N4 v& {: w" Q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。
6 p2 x# N5 o. J& o2 P( \0 a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。
8 U9 }2 \/ t& c. z1 [7 J这已经不是AI工具了,而是一场市场情报行动。; b! \, Y- A5 J) B. v) v
未来已来,只是分布不均。
8 g/ W* L0 S5 l. |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。4 N' ?. n/ J* J
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全球首批OpenClaw企业,全年无休
! B# `' r9 y1 O h很多人说是炒作。Alex Finn不争辩,他直接建「改变世界的产物」。, h, H u* ^% ^3 g+ x% B# E7 ?! F j
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。
" R" _8 H) O, q' ^: y9 H4 r它们不进食、不睡觉、不抱怨、不要五险一金。$ ~& I" [3 s: L7 {( K/ h
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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)。, V* P. c2 ~9 U3 V" l+ m) w% h
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。2 T0 M ?+ C5 w! |4 y+ ]
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。+ [7 P, j8 {3 t) |; M3 o3 N
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。( |% a: \# f' r u$ O
3 f, D/ G3 T! K1 X8 b. D这就是Alex Finn的环球企业。
9 h% Z8 U. d' e& e6 D7 b# h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
# Q5 e0 s) L$ q6 V% k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。" i) `* z; @' O
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」。
2 z$ Q1 B5 E+ \当然,不是他一个人让OpenClaw智能体为7x24小时不停为他工作:
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% M. m, t# f& c& e/ Q R可以上下滚动的图片/ v0 J+ T+ j! w) ^# Z
欢迎来到未来。
8 R" `% T, t3 N9 p这一切是如何做到的呢?
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7 E6 T& p3 q5 s7 H& [世界首个智能体运行的网站$ _: p1 {9 E. p
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」。
9 q1 ?* T( ~7 B# e1 n; g他统计到:一个月里,10个人用智能体赚了84.7万美元。
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而现在,第一家「由智能体运营」的公司出现了:VoxYZ。
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# u( \: I; l e0 ]9 m6 s- ~: BVoxYZ网站发起人、网友Vox
0 F* P% o' I2 T* \) ]2 X0 X. f配置极简:6个智能体 + 1台VPS + 1个Supabase 数据库。
9 B L( U( @# X. ?6 L9 u& ~两周时间,从「闲聊」升级到「自主运营网站」。9 ]' q9 P, s1 p' w
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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。
# o+ M5 h8 A8 t+ v# E; o) e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。' i0 Q5 |8 G: W$ Z, z
这,正是全球第一个OpenClaw运营的公司VoxYZ——
# m) u9 ^' t# `0人类提示词,一切都是智能体的决定。* A* D+ D g. q' [4 Q. `
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一切的起点:OpenClaw O! f5 n5 { W% d. Y- j7 V2 f
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。
' f/ _+ B& z( R3 { e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。! q2 G2 J, R. D v1 q
一切从这里开始。
& B+ K6 S4 u0 p% B }7 E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。1 m/ I( T9 _* J+ x1 l. `; ?
技术栈非常简单:
/ ~+ d7 N4 ~. l" e0 y# YOpenClaw(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
9 X5 z3 \1 u% R. ^( ?Next.js+Vercel:网站前端+API层
6 B( y8 P0 v' n$ } H: ?/ u- `Supabase:所有状态的唯一真相来源(提案、任务、事件、记忆)5 v3 H f# z3 r9 [2 X
. r( T% f, |$ j; X( x
六个角色,各司其职:
; R% K# `7 |2 z* Q/ L首席执行官幕僚长Minion:做决策,协调任务、分派职责。
9 W9 l( s2 I) T2 d Z0 H研究主管Sage:分析战略,深入分析,制定战略。1 k2 X# b3 k7 C) k7 y
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。
9 e$ {: z2 x# C创意总监Quill:撰写文案,设计内容,构思叙事。" C0 i0 }: Z3 C Q. D/ T
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。
1 R+ j$ I% ^: p- f4 F& D3 L2 u/ E公司观察员Observer:做质量检查,观察全局,记录历程。0 X/ {1 H& ?* b p: n9 N# R; O
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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。
' b6 t: `. ?) T8 k/ j1 ^OpenClaw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。% C" ]" D, L3 N
但这只是「能说话」,而不是「能干活」。- m( m8 Q+ ^9 w7 R" p3 d% i$ X' r) ]
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」。7 \! X. M$ u2 O9 T2 X# w3 q
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。
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; a e9 I+ v! x6 S& |2 j真正的智能体循环6 _, |' k! s3 `5 M5 V
首先定义一下「闭环」。
_% K- Y. T; U* n5 s一个真正无需值守的智能体系统需要运行这个循环:, r8 Z( z+ t6 ~# a: H* t* Y
智能体提出想法(提案)) t8 _9 N3 A6 R, L/ |1 X" q
↓
$ n3 U+ u. [8 v% H0 @# Z自动审批检查(自动批准); x5 w% k! L9 }, S* G) i
↓
, c8 O( s5 w( o3 C! q3 ^& i3 e创建任务+步骤(任务+步骤)
" Q' O7 ~" g5 F/ ]" M# B+ R+ `↓
' g0 L7 W0 T4 Y: g工作节点领取并执行(工作者)5 i4 t% E4 ~+ Z l2 z
↓
. m) i5 a3 E6 [1 E+ f& y% _, H发出事件(事件). C- V# @+ z# h3 ^' \. H
↓2 S5 I5 t8 F) u
触发新的反应(触发/反应)
* G" {1 A: K+ r' `4 W+ n↓
; D; E. @) ^ p! v回到第一步3 d) w4 _) |$ N% g9 m- E$ w
4 e+ @; U, T. [8 m9 t3 {5 |1 {/ F
听起来很简单?5 w. G1 R, L+ R+ s% r% W& O
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」。* J. V3 a5 \: t3 w1 }
第一个坑:两处地方抢工作
E3 ^( V0 }/ t; F O/ uVPS上有OpenClaw工作者在领取和执行任务。, X" |# _( K( P: |9 b- D: P
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。
- K. e& _* |: Q6 d0 U: G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。
5 p v' ~0 H. z* v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)。
# w# ~3 i# j0 E/ ]9 S. y! b1 F改动很小——从心跳路由中移除runMissionWorker调用:
! u! M( L' |- Z/ g# y$ ?//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);8 B# T+ `# x" X# Y( K
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:
3 t. ?1 P9 F1 W) w3 e*/5 * * * * curl -s -H "Authorization: Bearer $KEY" https://yoursite.com/api/ops/heartbeat3 M6 k, L/ U* o* o) G) v; R
' @7 Y1 m$ L; B第二个坑:任务触发了,但没人接手
1 u8 q2 P7 W. Y8 W. x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。 C6 c5 X/ ^9 W- Z& n# |
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。7 N! j. B. E# G$ w) N
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。
" J4 ^* X% c7 i: _( Z6 b( i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。
9 w* O4 d& M1 D// 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', });}) z* q) X4 U: `9 A
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。5 a9 D: Y& ]# Z* J3 i4 ]
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第三个坑:队列在配额满时不断增长
4 l1 `1 y7 N% T4 d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。
7 [& k! Q4 l: f" Z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。
/ \ f; U1 A7 o) ]+ g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。
) ^2 v& a) {8 \; z; w$ L: w8 L/ `// 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};* ~8 T6 y% Y+ M/ w2 ?+ B9 m) [
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。
# v" T* T' S& L9 m h这是post_twee关口的例子:9 J6 H ^2 Q6 P, f) r: O( b2 ^
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 };}/ Q5 }, |. b( `$ z8 S) V
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。: N8 b V! Z% s1 e. }
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让它活起来:触发器+反应矩阵
% h( g! l7 y+ V9 ~$ i- z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」。- `: z' F8 K$ _! I$ }
触发器. [/ u! ?0 @7 {5 C' L: @
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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$ K/ T! K9 p! B7 L0 Z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。! `6 T7 R* N( l
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 u E, y3 Z |反应矩阵- G8 z! j# ]. h/ n
最有意思的部分——自发的智能体间互动。0 h# W% Q- Q& v- c
一个存储在ops_polic表中的reaction_matrix:
K9 S, U% i( i9 [9 \- D{ "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。7 v" \4 r( u O3 e
概率不是bug,而是特性。* V0 X8 P2 ^) n" Z w
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」。
4 O5 Y0 Q4 o' N6 u- K. i8 V4 Z$ L, p* c7 o6 t
自我修复:系统总会卡住
- D# s) ], C( j. [. j# h% iVPS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。' Y! C% `9 r/ ?$ x% w
心跳包含 recoverStaleSteps:- k! s/ X% A) L1 K7 u$ ~
// 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);}
: g9 p9 _9 i; [ \$ _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。+ X& \6 p9 i$ L1 j- M
& s3 g( J. u, z; L1 F3 A) ^# v4 Q. O
完整架构
: ]. ?' S7 K- k; y# y b三层结构,职责清晰:
: h2 M( X# m7 G8 M4 _OpenClaw(VPS):思考+执行(大脑+手)
5 o! p7 x# Z7 |% lVercel:审批+监控(控制平面)1 K- I$ M/ r. t# v- ?- ~$ D
Supabase:所有状态(共享皮层)2 X; x( t2 J& ], D
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现在,这6个智能体每天都在自主运营voxyz.space。* O3 Q2 B1 w1 T g4 e8 d
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。
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