原文标题：《在黑客松撞见 OpenClaw 创始人：龙虾们还能干这些事？》

原文作者：jk，Odaily 星球日报

2026 年 3 月，由英国帝国理工学院区块链协会发起的 UK AI Agent Hackathon 2026 在伦敦举行。这场黑客松以 OpenClaw 为核心技术框架，吸引了超过 1200 名注册参与者，Demo Day 当日更创下 5000 名线上实时观看者的纪录，一度登上 X 平台全球热搜榜首。

它被不少参与者视为「全球首个 University OpenClaw Hackathon」，OpenClaw 之父 Peter Steinberger，为了这场黑客松亲自飞赴伦敦。

哪些项目最有趣？

3 月 7 日，来自多所大学的参赛团队展示了他们在一周内构建的原型产品，覆盖了从农业到生物安全、从城市治理到 DeFi 保护的广阔版图。以下是 6 个值得重点关注的项目：

AgroMind：卫星数据 + AI Agent，让农业风险对冲成现实

AgroMind 将卫星作物监测、气象数据与市场信号整合，构建出一套针对农业供应链风险的预测与自动对冲系统，其核心场景是一套自动对冲工作流。

农业供应链的信息差向来是钱的问题。大宗商品价格剧烈波动，往往源于某片产区几个月前就埋下的气候隐患，而市场要等到新闻出来才反应。AgroMind 想填的就是这个空档。它把卫星作物监测、气象数据和市场信号拼在一起，当卫星图像显示巴西某大豆产区出现早期干旱压力迹象时，还没有任何官方报告，系统就已经在跑了。它会核查用户手里的库存和当下的市场波动率，起草对冲方案，条件合适的话直接在商品交易平台挂单。与其说这是一个 AI 工具，不如说这是一个坐在卫星图像前替你盯盘的分析师，只不过它不睡觉。

ClawBio：生物信息学的 Hugging Face

生物信息学有个长久的问题：顶尖的分析工具和知识，基本上锁在几所大学和少数几家药企里，普通研究者根本够不到。

ClawBio 想做的事，类比起来很好理解，就是把 Hugging Face 做 AI 模型这件事，在生物信息学领域再做一遍。它是一个开放的生物技能仓库，里面存放经过验证、可复现的分析技能，任何 Agent 都可以直接调用，包括毒素筛查和危险生物功能识别。

有一个场景很有意思：用户拍一张药物包装的照片，Agent 调用 ClawBio 的技能查询本地基因组档案，几秒后返回一张个性化用药剂量卡。数据全程在本地处理，不上传任何服务器。这种「Local-First」的思路，在医疗健康场景里尤其敏感，对于保护隐私也很有必要。

BioSentinel：从病原体识别到药物候选，端到端自动化

BioSentinel 做的事情野心更大。它的起点是全球公共卫生数据，系统会持续抓取 WHO、CDC、CIDRAP 等来源的信息，一旦识别出新兴威胁，会自动定位病原体的靶蛋白，然后调用 RFdiffusion 和 ProteinMPNN 这两个计算生物学工具，设计出可能有效的治疗性结合分子候选。

每个候选分子在进入下一步之前，还会经过毒素数据库的筛查，确保不会顺手造出什么危险的东西。整套流程都可以用聊天界面驱动。研究员不需要挨个跑命令，把需求说清楚，Agent 自己去调度各个工具；这在计算生物学里是很大的门槛降低。

「伦敦神经系统」：从智慧城市到「思考城市」

这个项目的出发点很朴素：伦敦每天产生海量的传感器数据，交通、空气质量、基础设施状态，但这些数据之间基本是割裂的，谁也不知道此时此刻这座城市真正的状态是什么。

项目组用 OpenClaw 同时接入了实时交通流量、空气质量传感器和金融市场数据的监控。某个区的空气质量突然下降，系统不会只是在后台打一个日志，它会主动向附近的学校和通勤者推送低污染路线建议。如果某处路灯或传感器故障，系统的响应速度也会比等人工上报快得多。团队的长远目标是把这套框架开放给地方政府，接入已有的城市系统，而不是另起炉灶。

Highstreet AI：为伦敦街头小店打造「数字员工」

绝大多数 AI 产品在设计的时候想的是科技公司，而不是金斯顿街上卖海鲜的那家小馆子。Highstreet AI 想解决的正是这个落差。

它面向的是那些每天同时收到邮件、WhatsApp 消息和电话订单，却没有任何 IT 系统的中小企业。

Highstreet 的方案是部署一组协作 Agent：一个负责读懂来的是什么需求，一个去查实时库存，一个起草发票和付款链接，最后在仪表盘上给老板一个「批准」按钮。

整个流程人只需要做最后那一步确认。Highstreet 的说法是，这套系统每周可以替一个店主省出 10 小时以上，而且不需要懂任何技术。

AlphaMind AI：将机构级投资逻辑带给普通散户

普通散户和机构投资者之间有一道很深的壕沟，不全是因为资金量的差距，更多是因为分析能力和响应速度。

AlphaMind 就是一个填补这个缺口的产品。用户可以把自己的投资组合和巴菲特等公开持仓拿来比较，但系统不只是给你看一张对比图，它会通过 OpenClaw 的 Agent 跨多个券商和交易平台分析你的资产集中度风险，然后自动执行再平衡操作。

它的定位是：过去的工具告诉你发生了什么，AlphaMind 告诉你为什么，然后替你处理掉。

「龙虾教父」Peter Steinberger 亲自出席

11 月，奥地利开发者 Peter Steinberger 在那个月发布了一个叫做「Clawdbot」的项目，你可以通过 Telegram 或 WhatsApp 给它发消息，它就能帮你管理日历、处理邮件、运行脚本，甚至浏览网页。

没人预料到这个项目会在短短两个月内席卷全球 AI 圈。OpenClaw 于 2026 年 1 月底爆红，2 月 14 日，Steinberger 宣布加入 OpenAI，推动下一代个人 AI Agent 的研发，OpenClaw 项目则移交至独立开源基金会继续运营。就是这样一位刚刚成为 AI 世界中心人物的开发者，因为这场黑客松来到了伦敦。

此次伦敦之行差点没能成行。主办方透露，Peter 在启程前夕突然发现签证出了问题，「整个团队基本上都慌了」，直到活动开始前两天才惊险解决。签证搞定后，他还专门改签了航班，确保能按原计划参加所有议程。第一次走进帝国理工的教室时，他只是低头盯着手机，认真记笔记、准备演讲，丝毫没有「AI 网红」的架子。

Peter 在本次黑客松上

在随后的 Sequoia 创投派对上，一个没抢到票的开发者冒着伦敦的雨站在场地外面，Peter 注意到后，没有犹豫，直接走过去和他聊了起来。被问到「Agent 的爆发会如何改变基础大模型的未来」这类宏大问题时，他的回答干脆诚实：「我不知道。我更擅长用手边的工具去构建有趣的东西。」

演讲原本只安排了 30 分钟，现场氛围太好，观众问题不断，Peter 一留就是两个多小时。主办方事后说，「这对我们意义很大，说公平的话，我们还欠他一个道歉。」

Peter 离开伦敦时，留下了一句话：「你不是去寻找意义，你是去创造意义。」或许，这正是每一个在 AI 时代想要有所作为的人，最需要听到的那句话。

OpenClaw × Web3：潜力巨大，但安全是最大掣肘

Steinberger 本人对加密圈没什么好感，但这届黑客松的提交名单和他的个人立场形成了明显反差。在 DoraHacks 上的项目页面上，出现了几个 Web3 可以具体落实的方向。

· Agent 的身份与主权是出现最频繁的命题。clawOS 在 Nostr 协议上构建，每个 Agent 持有独立身份和钱包，不依赖任何平台；Cortex.OS 则试图解决 Web3 里 AI 的黑箱问题，让 Agent 的每一步决策在链上可追溯。

· 直接管钱是另一个方向，Trading Narwhal 和 Vibe4Trading 都在押注 Agent 从辅助看盘升级到直接执行交易，尽管 OpenClaw 架构本身对私钥并不友好。

· 治理和公共监督也冒出了几个有意思的项目：WatchDog 用 6 个自主 Agent 持续扫描英国政府合同检测异常，CivicLift 让市民通过 Agent 与地方政府互动，GreenClaw 做的是多 Agent 协作的城市安全运营中心。

但是自始至终，安全始终是 OpenClaw 进入 Web3 最难绕过的那道坎。Agent 可以访问你的文件、API 和系统，但没有任何东西在监视它究竟在做什么。在涉及真实资产的场景里，大家采用 OpenClaw 还是需要小心谨慎。

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