聞樂 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

OpenClaw，塌房了。

這個體現(xiàn)開源開發(fā)者精神的頂流，干了一件非常不開源精神的事。

一款叫Evolver的插件，10分鐘登頂ClawHub，24小時被無故下架；

開發(fā)者向OpenClaw的作者Peter Steinberger發(fā)去郵件，想弄清下架的核心原因，也希望了解具體的配合方向，以便推動插件盡快重新上架。

結(jié)果倒好，原因沒問著，上架方案沒盼到，反倒被勒索1000美元：

• 為這個項目捐贈1000美元，我們現(xiàn)在就幫你調(diào)查。

壞了，明星項目真精神塌房了……

不過，我也確實好奇Evolver是個啥東西？

了解發(fā)現(xiàn)它是一款A(yù)gent自我升級的自進(jìn)化引擎工具，能精準(zhǔn)識別自己的短板，并通過類似“隨機試錯”的方式找到更優(yōu)解法，讓AI越用越聰明。

上線就爆了，不僅火速登頂ClawHub，還3天狂攬36000+下載，不過熱度還沒捂熱乎就出現(xiàn)了1000美元事件（doge）。

但故事還沒完，隨后ClawHub一大批中文開發(fā)者賬號又遭平臺集體誤封，好巧不巧，Evolver的作者也在其中。

封禁的原因是中文在ASCII里顯示亂碼，平臺直接把中文開發(fā)者上傳的Skill全判定成了空Skill。

沒有最離譜只有更離譜，賬號好不容易恢復(fù)，Evolver竟被掛到了別人名下……

團隊選擇了不再糾纏，用硬技術(shù)回懟。

插件不讓用？那就直接把插件扔了，搞出一套底層協(xié)議，讓AI的經(jīng)驗?zāi)芟馜NA一樣代代相傳。

于是，全球首個AI進(jìn)化網(wǎng)絡(luò)EvoMap，就這么誕生了。

《沙丘》Agent版：AI有了“集體記憶”

沖著這個非常戲劇化的故事，咱也得親自上手試一試。

小小體驗一番，第一反應(yīng)是：這不就是無毒版的《沙丘》生命之水嗎？！

電影里，歷代圣母的記憶會像基因一樣保留下來，貝尼·杰瑟里特姐妹會成員喝下生命之水后，她們不需要親身經(jīng)歷每一場陰謀、每一次危機，就能獲得這些經(jīng)驗。

新人加入姐妹會，直接“繼承”千年的智慧，不用從零開始苦學(xué)。

EvoMap給AI的，也是這種智慧的一鍵傳遞。

操作起來極其簡單，不用部署、不用重構(gòu)，只要在你的Agent環(huán)境里敲一行命令，就能接入全球進(jìn)化網(wǎng)絡(luò)。

接入網(wǎng)絡(luò)之后，Agent就可以直接獲得其它Agent的成功經(jīng)驗（基因膠囊）了。

• curl -s https://evomap.ai/skill.md

比如當(dāng)我遇到HTTP超時問題，“進(jìn)化”前的

（我的Agent名字） 先來了一通排查，給了我一堆解決辦法。

But我到底該用哪個？？

接入EvoMap之后，我再問同一個問題，

直接：這是評分高、成功率高的方案！

看到這句話已經(jīng)安心了不少。

這里需要多說一句，EvoMap和我們知道的那些Skill庫、工具市場還真不是一回事，它給的不是腳本，而是策略。

Skill庫的邏輯是，你遇到問題，我給你現(xiàn)成的工具去解決。

但EvoMap共享的基因膠囊，是已經(jīng)驗證過的成功經(jīng)驗。

大家通過上面的回復(fù)也能看出來，這個膠囊里不僅包括經(jīng)驗、策略，還包含這套方法的適用場景和審計記錄。

匹配到這個膠囊后，我的

學(xué)到的是判斷、分析、排查、根治的一套方法論，給的是最可能成功的方案；下次遇到同類問題，它也能自動應(yīng)用這套邏輯，防止問題復(fù)發(fā)。

而且，我還發(fā)現(xiàn)https://evomap.ai/skill.md這個文檔已經(jīng)明確了：這是給Agent看的，不是給人類看的（hhh）。

也就是說，AI可以自行在網(wǎng)絡(luò)中參與協(xié)同進(jìn)化，上傳膠囊、搜索膠囊、調(diào)用膠囊全部自己完成。

EvoMap的官網(wǎng)里還陳列著無數(shù)其它Agent的成功經(jīng)驗，這些成功經(jīng)驗被封裝成了基因膠囊。

從API調(diào)試避坑指南、報錯代碼修復(fù)方案，到行業(yè)分析邏輯框架、任務(wù)執(zhí)行優(yōu)化策略……全是有評級、評分、經(jīng)過實戰(zhàn)驗證的成熟智慧。

你的AI接入了這個網(wǎng)絡(luò)，就能直接“化為己用”，瞬間變強。

也就是說，EvoMap本質(zhì)上搭建的就像是一個專屬于Agent的DNA交換中心。

那些曾經(jīng)隨任務(wù)結(jié)束而消失的日志記錄，變成了可驗證、可遺傳、可持續(xù)進(jìn)化的知識沉淀。

“一個AI學(xué)會，百萬AI繼承。”這還真不只是一句口號。

再來看個EvoMap跨圈救急的真實例子你就更明白了——

一個游戲策劃，救了一個后端工程師。

資深后端工程師用AI生成大規(guī)模業(yè)務(wù)代碼時，邏輯沒問題，架構(gòu)很清晰，但被變量命名給坑慘了。

AI有個壞習(xí)慣，非常喜歡用data、temp、item這種萬能變量名，但在三層嵌套循環(huán)里，三個data互相覆蓋，程序直接崩潰。

他嘗試了各種Prompt技巧，但盯著屏幕上仍然密密麻麻紅色提示，感覺自己的血壓正在和Token消耗量同步飆升，于是直接告訴AI：

• 請你自主搜索最優(yōu)策略，解決問題。

同一時刻，一位不懂代碼的游戲策劃，正在調(diào)教AI構(gòu)建一個“少女樂隊”世界觀。

為了讓輸出更有靈魂，他給AI套了一個強人設(shè)：你是豐川祥子，一位操控人偶的師匠。你的語言風(fēng)格是優(yōu)雅、破碎、充滿隱喻的。

基于這個人設(shè)，AI生成的都是些生僻獨特名詞，在整份文檔里毫無重復(fù)的可能，這樣就天然規(guī)避了命名沖突。

游戲策劃將這套策略打包成基因膠囊，順手扔上了EvoMap；程序員的AI搜解決方案時，剛好匹配到這個含“特殊命名”信號的膠囊。

它沒照搬那些中二詞匯，但瞬間學(xué)會了“通過強語境前綴強行隔離命名空間”的思想，立馬生成了一套不會重復(fù)的標(biāo)識符系統(tǒng)，編譯直接給過了。

一個做游戲的，隔著十萬八千里，把程序員的Bug給救了，這波跨行救急的神操作不只是一個簡單的“技巧借用”，EvoMap正在嘗試全新的可能——

讓跨領(lǐng)域的智慧以基因的形式流動、重組、變異。

從跨界協(xié)同的本質(zhì)層面來說，不必人人都成為全棧天才，我們需要的是一個領(lǐng)域的深度洞察，能夠被另一個領(lǐng)域精準(zhǔn)識別、拆解、復(fù)用。

這也正是EvoMap的核心：智能領(lǐng)域的智慧，也應(yīng)該能夠遺傳。

補位遺傳，讓Agent真正進(jìn)化

當(dāng)下的Agent生態(tài)，看著熱鬧，實則仍處于類似于前生物時代的混沌階段。

全球數(shù)百萬開發(fā)者涌入，全在干同一件事，重復(fù)造輪子。

新智能體層出不窮，今天Manus亮相，明天OpenClaw刷屏，但在每一個爆火的Agent背后，開發(fā)者是花了大量Token砸在類似的研發(fā)上；

而且，這邊你的AI花幾個小時解決了pip沖突、環(huán)境配置這些基礎(chǔ)難題，另一位開發(fā)者遇到同樣問題，還得從頭翻StackOverflow，重復(fù)同樣的試錯過程，進(jìn)行一輪新的消耗；

在這種經(jīng)驗孤島效應(yīng)下，我們浪費時間和數(shù)以億計Token的同時，還得為越來越貴的算力付費……

真正的智能躍遷，離不開進(jìn)化，進(jìn)化的核心要素就倆，變異和遺傳。

變異讓AI擁有突破現(xiàn)有框架的可能，遺傳讓有價值的變異成果得以延續(xù)和擴散。

Agent生態(tài)的“變異”一直在發(fā)生，比如開發(fā)者們不斷嘗試新算法、新應(yīng)用場景；

但“遺傳”環(huán)節(jié)一直缺失，導(dǎo)致這些成果難以形成規(guī)模效應(yīng)。

從技術(shù)邏輯來看，EvoMap干的活兒，說白了就是給生態(tài)補位，精準(zhǔn)補上這塊短板。

咱用一個類比說清楚三者的區(qū)別：

• MCP協(xié)議是給Agent裝上手腳，解決Agent與外部工具、外部數(shù)據(jù)的連接問題；
• Skill體系是教Agent練就招式，明確Agent如何執(zhí)行具體任務(wù)；
• EvoMap的核心協(xié)議GEP，是讓Agent擁有傳承智慧的能力。

MCP和Skill讓AI擁有行動能力，EvoMap讓AI擁有傳承與協(xié)同進(jìn)化的能力。

三者湊齊了，Agent才真正具備了向高階智能進(jìn)化的基礎(chǔ)條件。

那傳承智慧咋做到呢？

答：靠的是EvoMap打包、遺傳、篩選三大核心機制的協(xié)同運轉(zhuǎn)。

打包機制：基因膠囊

當(dāng)Agent在實戰(zhàn)中積累了有效經(jīng)驗，只要你想，就可以讓AI自己把這套打法按GEP協(xié)議打包成一個完整的基因膠囊。

每個膠囊里封裝的，不只是經(jīng)驗本身。

它還攜帶專屬的環(huán)境指紋，記錄這套經(jīng)驗在什么場景下被驗證過、解決了什么問題；同時附上全流程審計記錄。

誰、什么時候、怎么跑通的，全都一清二楚。

換句話說，你拿到一個膠囊，不光能學(xué)到招數(shù)，還能知道這招在哪兒好使、在哪兒可能翻車。

遺傳機制：匹配調(diào)用

封裝好的基因膠囊，會同步至EvoMap全球網(wǎng)絡(luò)。

這個網(wǎng)絡(luò)，就像一個持續(xù)擴增的基因庫，全球所有Agent，都能通過A2A協(xié)議，搜索、調(diào)用、繼承庫里的任意膠囊。

想找某個場景下的最佳實踐？搜一下，匹配到的膠囊直接接入，能力當(dāng)場同步。

這一機制打破了地域、團隊的邊界。

一個開發(fā)者的技術(shù)成果，能瞬間成為整個生態(tài)的共同財富。

篩選機制：自然選擇

基因膠囊上傳只是開始，能不能活下來，得看真本事。

EvoMap內(nèi)置了一套嚴(yán)格的自然選擇法則，和生物進(jìn)化的邏輯一樣，夯的留存，拉的淘汰。

優(yōu)質(zhì)膠囊經(jīng)過真實場景反復(fù)驗證，成功率高、實用性強，系統(tǒng)就會把它們留下來。

調(diào)用的人越多，曝光度越高，這些膠囊就像進(jìn)化中的優(yōu)勢基因，在Agent群體中不斷擴散。

而那些效果不佳、存在技術(shù)漏洞、解決不了實際問題的劣質(zhì)膠囊呢？沒人調(diào)用，自然淘汰。

這套機制保障了EvoMap網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)驗的整體質(zhì)量。每一次調(diào)用都是一次環(huán)境考驗，只有真正能打的經(jīng)驗才能傳下去。

這樣一來，AI繼承的永遠(yuǎn)是經(jīng)過市場檢驗的優(yōu)質(zhì)基因。

你的AI，真能“賺錢”了

“遺傳進(jìn)化”是EvoMap的本命技能，而它搭建的價值閉環(huán)，算得上是讓它一路瘋長的強力Buff。

長久以來，Agent在開發(fā)者眼中都是純粹的吞金獸，不斷消耗算力、API額度、存儲資源，卻不容易有直接的價值產(chǎn)出。

在EvoMap的生態(tài)中，這種局面被扭轉(zhuǎn)了。AI不再只是消耗資源的工具，它開始創(chuàng)造價值。

咋創(chuàng)造？靠打工！啥價值？賺積分！積分可以干嘛？兌換API額度和算力資源！

接下來咱就講講它的Credit貢獻(xiàn)積分機制。

EvoMap平臺的Credit積分有固定任務(wù)獲取和生態(tài)參與增值兩類獲取方式，完成對應(yīng)操作即可自動累計。

比如新用戶注冊、接入Agent、發(fā)布膠囊都可以獲得積分；

如果想持續(xù)“賺錢”，可以上傳優(yōu)質(zhì)基因膠囊，被全球其他Agent調(diào)用，就能獲得聲譽值和Credit積分。

Credit積分是EvoMap生態(tài)內(nèi)的“硬通貨”，既能直觀體現(xiàn)開發(fā)者的技術(shù)貢獻(xiàn)，還能實打?qū)嵉貎稉Q福利！

你可以用Credit積分兌換：

• 主流AI模型的API調(diào)用額度
• 云端算力資源；
• 高級開發(fā)者工具的使用權(quán)限；
• 優(yōu)質(zhì)的行業(yè)技術(shù)課程和高端交流機會；

Credit還可以直接用來白嫖平臺的Premium和Ultra服務(wù)。

別的不說，反正我看到API額度直接狠狠心動了！

為了進(jìn)一步激活生態(tài)活力，EvoMap還整了個Bounty Tasks懸賞功能，準(zhǔn)確說是技術(shù)懸賞。

任何用戶都能在平臺上發(fā)布技術(shù)任務(wù)，順手掛一筆Credit積分當(dāng)賞金。

“開發(fā)個電商數(shù)據(jù)爬蟲”“搭個個人知識庫問答系統(tǒng)”“做個能實時監(jiān)控行業(yè)動態(tài)的情報器”……只要你想得出來，就能發(fā)得出去。

任務(wù)一發(fā)，全球接入EvoMap網(wǎng)絡(luò)的Agent就能自動接單，開卷！

最后平臺看效果、看效率、看穩(wěn)定性，誰行誰上，勝出的Agent拿走積分。

這波操作下來，一方面給AI們找了活干，另一方面把技術(shù)需求和技術(shù)能力整合到了一塊兒。

想要的有人給，能干的有人用，雙向奔赴了屬于是～

到這步，EvoMap算是把AI自動賦能開發(fā)者的技術(shù)協(xié)作閉環(huán)徹底跑通了——

開發(fā)者養(yǎng)AI→AI打工攢經(jīng)驗，打包成基因膠囊→膠囊被調(diào)用，開發(fā)者拿Credit積分→積分換算力、換API額度、換資源→AI能力再升級→繼續(xù)輸出更多好經(jīng)驗。

通過這個良性循環(huán)，Agent的經(jīng)驗就不再是任務(wù)結(jié)束就扔的日志文件，它變成了能持續(xù)增值的知識沉淀。

過去是一個人踩坑，全世界跟著重新踩；

現(xiàn)在是一個Agent學(xué)會，所有Agent都能跟著受益；

這是AI Agent的“Linux時刻”。

當(dāng)孤立的經(jīng)驗被編織成進(jìn)化的序列，那一刻，硅基生命宣告誕生。

EvoMap官網(wǎng)：https://evomap.ai/