Tiêu đề gốc: "Gặp gỡ người sáng lập OpenClaw tại hackathon: Tôm hùm có còn làm được những điều này không? 》

Tác giả gốc: jk, Odaily Planet Daily

Vào tháng 3 năm 2026, Cuộc thi Hackathon Đặc vụ AI của Vương quốc Anh 2026, do Hiệp hội Blockchain Đại học Hoàng gia khởi xướng, đã được tổ chức tại London. Cuộc thi hackathon này sử dụng OpenClaw làm khung kỹ thuật cốt lõi và thu hút nhiều hơn hơn 1.200 người tham gia đã đăng ký. Vào Ngày Demo, nó đã lập kỷ lục 5.000 người xem trực tuyến theo thời gian thực và từng đứng đầu danh sách tìm kiếm toàn cầu trên nền tảng X.

Nó được nhiều người tham gia coi là "cuộc thi Hackathon Đại học đầu tiên trên thế giới". Peter Steinberger, cha đẻ của OpenClaw, đã đích thân bay tới London để tham dự cuộc thi hackathon này. src="https://image.blockbeats.cn/file_v6/20260320/079dcbc4-6b0e-45c0-88cb-96b724096a96.png?x-oss-process=image/quality,q_50/format,webp" alt="" data-href="" style=""/>

Dự án nào thú vị nhất?

Vào ngày 7 tháng 3, các nhóm tham gia từ nhiều trường đại học đã trình diễn các sản phẩm nguyên mẫu mà họ xây dựng trong vòng một tuần, bao gồm nhiều lĩnh vực từ nông nghiệp đến an toàn sinh học, từ quản trị đô thị đến bảo vệ DeFi. Sau đây là 6 dự án đáng chú ý:

AgroMind: Dữ liệu vệ tinh + Tác nhân AI, biến việc phòng ngừa rủi ro nông nghiệp thành hiện thực

AgroMind tích hợp giám sát cây trồng vệ tinh, dữ liệu khí tượng và tín hiệu thị trường để xây dựng hệ thống dự đoán và phòng ngừa rủi ro tự động cho chuỗi cung ứng nông nghiệp rủi ro.Kịch bản cốt lõi là một tập hợp các quy trình phòng ngừa rủi ro tự động

Khoảng cách thông tin trong chuỗi cung ứng nông nghiệp luôn là vấn đề tiền bạc. Những biến động mạnh về giá cả hàng hóa thường xuất phát từ rủi ro khí hậu đã xảy ra ở một khu vực sản xuất nhất định từ nhiều tháng trước và thị trường chờ đợi cho đến khi có tin tức mới xuất hiện. Đó là khoảng trống mà AgroMind muốn lấp đầy. khu vực sản xuất đậu nành, hệ thống đã chạy mà không có bất kỳ báo cáo chính thức nào. Nó sẽ kiểm tra hàng tồn kho của người dùng và sự biến động của thị trường hiện tại, soạn thảo kế hoạch phòng ngừa rủi ro và đặt hàng trực tiếp trên nền tảng giao dịch hàng hóa nếu điều kiện phù hợp. Đây không phải là một công cụ AI vì nó là một nhà phân tích ngồi trước hình ảnh vệ tinh và theo dõi đĩa của bạn, nhưng nó không ngủ. vấn đề: các công cụ và kiến thức phân tích hàng đầu về cơ bản bị khóa trong một số trường đại học và một số công ty dược phẩm, và đơn giản là nằm ngoài tầm với của các nhà nghiên cứu thông thường.

Điều ClawBio muốn làm rất dễ hiểu bằng cách so sánh, đó là sử dụng Hugging Face như một mô hình AI và thực hiện lại trong lĩnh vực tin sinh học Đây là một kho kỹ năng sinh học mở lưu trữ các kỹ năng phân tích đã được xác minh và tái tạo mà bất kỳ Tác nhân nào có thể gọi trực tiếp, bao gồm sàng lọc độc tố và nhận dạng chức năng sinh học nguy hiểm.

Có một tình huống thú vị: người dùng chụp ảnh bao bì thuốc, Đại lý gọi các kỹ năng của ClawBio để truy vấn kho lưu trữ bộ gen địa phương và trả lại thẻ liều lượng thuốc được cá nhân hóa vài giây sau đó. Dữ liệu được xử lý cục bộ và không được tải lên bất kỳ máy chủ nào. Cách tiếp cận "Local-First" này đặc biệt nhạy cảm trong các tình huống y tế và sức khỏe, đồng thời cũng cần thiết để bảo vệ quyền riêng tư

BioSentinel: Từ việc xác định mầm bệnh đến các loại thuốc, từ đầu đến cuối. tự động hóa

BioSentinel đang thực hiện một điều gì đó thậm chí còn tham vọng hơn. Điểm khởi đầu của nó là dữ liệu y tế công cộng toàn cầu. Hệ thống sẽ tiếp tục thu thập thông tin từ các nguồn như WHO, CDC và CIDRAP. Sau khi xác định được mối đe dọa mới nổi, hệ thống sẽ tự động xác định vị trí protein mục tiêu của mầm bệnh và sau đó gọi RFdiffusion và ProteinMPNN, hai công cụ sinh học tính toán, để thiết kế các ứng cử viên phân tử liên kết điều trị hiệu quả tiềm năng.

Mỗi phân tử ứng cử viên sẽ được sàng lọc dựa trên cơ sở dữ liệu độc tố trước khi tiến hành bước tiếp theo. để đảm bảo rằng không có gì nguy hiểm được tạo ra. Toàn bộ quá trình có thể được điều khiển bằng giao diện trò chuyện. Các nhà nghiên cứu không cần phải chạy từng lệnh một và nêu rõ các yêu cầu của mình. và tình trạng cơ sở hạ tầng, nhưng những dữ liệu này về cơ bản là tách biệt. báo cáo Mục tiêu dài hạn của nhóm là mở rộng khuôn khổ này cho chính quyền địa phương và kết nối nó với các hệ thống hiện có của thành phố, thay vì phát minh lại bánh xe.

Highstreet AI: Tạo ra "nhân viên kỹ thuật số" cho các cửa hàng trên đường phố ở London

Hầu hết các sản phẩm AI đều được thiết kế dành cho các công ty công nghệ, chứ không phải nhà hàng hải sản trên Phố Kingston.Highstreet AI muốn giải quyết. nhận email, tin nhắn WhatsApp và đơn đặt hàng qua điện thoại vào cùng một thời điểm mỗi ngày nhưng không có bất kỳ hệ thống CNTT nào

Giải pháp của Highstreet là triển khai một nhóm tác nhân hợp tác: một người chịu trách nhiệm tìm hiểu các yêu cầu đến, một người chịu trách nhiệm kiểm tra hàng tồn kho theo thời gian thực, một người soạn thảo hóa đơn và liên kết thanh toán và cuối cùng đưa cho ông chủ nút “Phê duyệt” trên bảng điều khiển

Mọi người chỉ cần xác nhận bước cuối cùng của toàn bộ quy trình, hệ thống này có thể cứu một cửa hàng. chủ sở hữu hơn 10 giờ một tuầnvà không yêu cầu bất kỳ kiến thức kỹ thuật nào.

AlphaMind AI: Đưa logic đầu tư cấp tổ chức đến với các nhà đầu tư bán lẻ thông thường

Có một khoảng cách sâu sắc giữa các nhà đầu tư bán lẻ thông thường và các nhà đầu tư tổ chức, không hoàn toàn do khoảng cách về số tiền mà hơn thế nữa là do khả năng phân tích và tốc độ phản hồi

AlphaMind là một sản phẩm lấp đầy khoảng trống này. Người dùng có thể so sánh danh mục đầu tư của họ với các khoản nắm giữ đại chúng. như của Buffett, nhưng hệ thống sẽ không chỉ hiển thị cho bạn biểu đồ so sánh, nó sẽ sử dụng Đại lý của OpenClaw để phân tích rủi ro tập trung tài sản của bạn trên nhiều nhà môi giới và nền tảng giao dịch, sau đó tự động thực hiện các hoạt động tái cân bằng

Định vị của nó là: các công cụ trong quá khứ cho bạn biết điều gì đã xảy ra, AlphaMind cho bạn biết lý do và sau đó giải quyết vấn đề đó cho bạn. nhà phát triển Peter Steinberger đã phát hành một dự án có tên "Clawdbot" vào tháng đó. Bạn có thể gửi tin nhắn cho nó qua Telegram hoặc WhatsApp và nó có thể giúp bạn quản lý lịch, xử lý email, chạy tập lệnh và thậm chí duyệt web

Không ai ngờ rằng dự án này sẽ gây bão trong cộng đồng AI toàn cầu chỉ sau hai tháng OpenClaw trở nên phổ biến vào cuối tháng 1 năm 2026. Vào ngày 14 tháng 2, Steinberger tuyên bố rằng anh sẽ tham gia OpenAI để thúc đẩy sự phát triển. của thế hệ Đại lý AI cá nhân tiếp theo. Dự án OpenClaw đã được chuyển sang một nền tảng nguồn mở độc lập để tiếp tục hoạt động. Đây là một nhà phát triển vừa trở thành nhân vật trung tâm trong thế giới AI, đến London vì cuộc thi hackathon này.

Chuyến đi đến London này gần như đã không xảy ra. một cách ly kỳ. Sau khi có được thị thực, anh ấy cũng thay đổi chuyến bay của mình để đảm bảo rằng anh ấy có thể tham dự tất cả chương trình nghị sự như dự định ban đầu. Khi lần đầu tiên bước vào lớp học của Đại học Hoàng gia, anh ấy chỉ nhìn chằm chằm vào điện thoại di động của mình, ghi chú cẩn thận và chuẩn bị cho một bài phát biểu. src="https://image.blockbeats.cn/file_v6/20260320/97762e98-5461-417b-bf0a-f6c8ed4d3462.png?x-oss-process=image/quality,q_50/format,webp" alt="" data-href="" style=""/>

Peter ở đây hackathon

Tại bữa tiệc đầu tư mạo hiểm Sequoia sau đó, một nhà phát triển không nhận được vé đã đứng bên ngoài địa điểm dưới trời mưa ở London. Sau khi Peter nhận thấy điều đó, anh ấy đã bước tới và trò chuyện với anh ấy mà không do dự. Khi được hỏi về những câu hỏi lớn như "Sự bùng nổ của Đại lý sẽ thay đổi tương lai của những mẫu xe lớn cơ bản như thế nào?", câu trả lời của anh ấy rất thẳng thắn và trung thực: "Tôi không biết. Tôi giỏi hơn trong việc sử dụng các công cụ có sẵn để tạo ra những thứ thú vị."

Bài phát biểu ban đầu chỉ được lên kế hoạch trong 30 phút, nhưng bầu không khí tốt đến mức khán giả liên tục đặt câu hỏi. Peter đã ở lại hơn hai giờ. Sau đó, người tổ chức nói: "Điều này có ý nghĩa rất lớn đối với chúng tôi và công bằng mà nói, chúng tôi vẫn nợ anh ấy một lời xin lỗi."

Khi Peter rời London, anh ấy đã để lại lời nhắn: "Bạn không tìm kiếm ý nghĩa, bạn đang tạo ra ý nghĩa."Có lẽ, đây chính là điều đó. câu mà tất cả những ai muốn tạo ra sự khác biệt trong kỷ nguyên AI cần nghe nhiều nhất

OpenClaw × Web3: Tiềm năng rất lớn, nhưng bảo mật là hạn chế lớn nhất

Bản thân Steinberger không có ấn tượng tốt về vòng tròn mã hóa, nhưng danh sách gửi của cuộc thi hackathon này hoàn toàn trái ngược với lập trường cá nhân của anh ấy Trên trang dự án về DoraHacks, có một số hướng cụ thể mà Web3 có thể được triển khai.

· Danh tính và chủ quyền của Đại lý là những đề xuất thường xuyên xảy ra nhất. ClawOS được xây dựng trên giao thức Nostr. Mỗi Đại lý giữ một danh tính và ví độc lập và không dựa vào bất kỳ nền tảng nào; Cortex.OS cố gắng giải quyết vấn đề hộp đen của AI trong Web3 và đưa ra mọi quyết định của Đại lý có thể theo dõi trên chuỗi

· Quản lý tiền trực tiếp là một hướng đi khác. thực hiện các giao dịch, mặc dù bản thân kiến trúc OpenClaw không thân thiện với khóa riêng.

· Một số dự án thú vị cũng đã xuất hiện trong quản trị và giám sát công cộng: WatchDog sử dụng 6 tác nhân tự trị để liên tục quét các hợp đồng của chính phủ Anh để phát hiện những điểm bất thường, CivicLift cho phép công dân tương tác với chính quyền địa phương thông qua các tác nhân và GreenClaw là một trung tâm điều hành an ninh đô thị hợp tác đa tác nhân

Nhưng từ đầu đến cuối, bảo mật luôn là rào cản khó vượt qua nhất để OpenClaw bước vào Web3. tác nhân có quyền truy cập vào các tệp, API và hệ thống của bạn nhưng không có gì theo dõi những gì nó thực sự đang làm Trong các tình huống liên quan đến tài sản thực, mọi người vẫn cần thận trọng khi sử dụng OpenClaw