На хакатоне встретился с основателем OpenClaw: что еще могут делать раки?

Автор｜jk

В марте 2026 года в Лондоне прошел UK AI Agent Hackathon 2026, организованный Блокчейн-ассоциацией Имперского колледжа Лондона. Этот хакатон был основан на технологии OpenClaw и привлек более 1200 зарегистрированных участников. В день Demo Day онлайн-трансляцию смотрели рекордные 5000 человек, что стало причиной попадания в топ мировых трендов платформы X.

Многие участники считают его «первым в мире University OpenClaw Hackathon». Создатель OpenClaw, Питер Штайнбергер, лично прилетел в Лондон для участия.

Какие проекты оказались самыми интересными?

7 марта команды из разных университетов представили прототипы, созданные за неделю, охватывающие области от сельского хозяйства и биобезопасности до городского управления и защиты DeFi. Ниже представлены шесть наиболее заслуживающих внимания проектов:

AgroMind: спутниковые данные + AI-агент для хеджирования сельскохозяйческих рисков

AgroMind объединяет спутниковый мониторинг посевов, метеоданные и рыночные сигналы, создавая систему прогнозирования и автоматического хеджирования рисков в цепочке поставок сельхозпродукции. Основной сценарий — автоматизированный рабочий процесс хеджирования.

Информационный разрыв в сельском хозяйстве — это всегда деньги. Цены на сырье сильно колеблются из-за климатических условий, которые могут проявиться за несколько месяцев до этого, но рынок реагирует только после новостей. AgroMind заполняет этот пробел, объединяя спутниковые снимки, метеоданные и рыночные сигналы. Например, когда спутниковые изображения показывают ранние признаки засухи в бразильском регионе выращивания сои, система уже работает, даже не дожидаясь официальных отчетов. Она проверяет запасы пользователя и текущую волатильность рынка, разрабатывает хедж-стратегию и при подходящих условиях размещает ордера на бирже. Это скорее аналитический агент, который следит за ситуацией 24/7, чем просто AI-инструмент.

ClawBio: биоинформатика в стиле Hugging Face

Проблема биоинформатики — доступ к передовым инструментам и знаниям, которые зачастую сосредоточены в нескольких университетах и фармацевтических компаниях. ClawBio стремится повторить успех Hugging Face, создавая открытый репозиторий биологических навыков, где хранятся проверенные и воспроизводимые аналитические модули, доступные для любого агента, например, для токсин-скрининга или определения опасных биологических функций. Например, пользователь фотографирует упаковку лекарства, агент обращается к локальному геномному архиву и через несколько секунд возвращает персонализированную дозировку. Все данные обрабатываются локально, без загрузки на сервер. Такой подход «Local-First» особенно важен в медицине для защиты конфиденциальности.

BioSentinel: автоматизация от идентификации патогенов до разработки лекарств

BioSentinel ставит перед собой амбициозную задачу. Он собирает данные глобальной системы здравоохранения, постоянно мониторит источники вроде ВОЗ, CDC, CIDRAP, и при обнаружении новой угрозы автоматически определяет целевые белки патогенов. Затем использует инструменты RFdiffusion и ProteinMPNN для проектирования потенциальных терапевтических молекул. Перед следующими этапами каждая молекула проходит проверку на токсичность, чтобы исключить опасные соединения. Весь процесс управляется через чат-интерфейс: исследователь формулирует запрос, агент сам запускает необходимые инструменты. Это значительно снижает порог входа в вычислительную биологию.

«Лондонская нервная система»: от умного города к «мышлению города»

Проект базируется на простом предположении: Лондон ежедневно генерирует огромный объем данных с датчиков — о движении, качестве воздуха, состоянии инфраструктуры. Но эти данные разрозненны, и никто не знает, каково реальное состояние города в данный момент.

Команда использовала OpenClaw для интеграции данных о трафике, качестве воздуха и финансовых рынках. Например, при резком ухудшении качества воздуха система не просто логирует событие, а предлагает альтернативные маршруты для школьников и пассажиров. При сбоях в уличных фонарях или датчиках система реагирует быстрее, чем человек. В будущем планируется открыть эту платформу для муниципальных органов, интегрируя ее с существующими городскими системами.

Highstreet AI: создание «цифровых сотрудников» для лондонских мелких магазинов

Большинство AI-продуктов ориентированы на крупные технологические компании, а не на небольшие бизнесы, например, на рыбный магазин на Кингстон-стрит. Highstreet AI решает именно эту проблему.

Они предлагают малым предприятиям — получающим заказы по email, WhatsApp и телефону, — внедрить команду агентов: один понимает запрос клиента, другой проверяет наличие товара, третий составляет счет и генерирует платежную ссылку, а последний — показывает на панели одобрение владельца. Вся работа сводится к последнему шагу — подтверждению. По словам разработчиков, эта система экономит владельцу более 10 часов в неделю и не требует технических знаний.

AlphaMind AI: перенос инвестиционной логики институционального уровня к розничным инвесторам

Розничные инвесторы часто отстают от профессионалов не только по объему капитала, но и по аналитике и скорости реакции. AlphaMind заполняет этот пробел.

Пользователи могут сравнить свой портфель с публичными позициями таких инвесторов, как Баффетт, а система анализирует концентрацию активов через агента, работающего с несколькими брокерами и биржами, и автоматически балансирует портфель. В результате — не только информация о том, что происходит, но и причины, а также автоматическая корректировка.

Питер Штайнбергер, «крестный отец» лобстеров, лично присутствовал

В ноябре австрийский разработчик Питер Штайнбергер запустил проект «Clawdbot», который можно управлять через Telegram или WhatsApp: он помогает вести календарь, обрабатывать почту, запускать скрипты и даже просматривать сайты. Неожиданно за два месяца проект стал вирусным в AI-сообществе. OpenClaw стал популярным в конце января 2026 года, а 14 февраля Штайнбергер объявил о присоединении к OpenAI для разработки следующего поколения личных AI-агентов. Проект OpenClaw был передан в независимый фонд с открытым исходным кодом.

Этот разработчик, недавно ставший ключевой фигурой в AI-мире, приехал в Лондон именно благодаря этому хакатону.

Путешествие в Лондон едва не сорвалось. Организаторы сообщили, что перед вылетом у Питера возникли проблемы с визой, и команда очень испугалась. Только за два дня до мероприятия удалось решить проблему. После получения визы он даже перенес рейс, чтобы не пропустить ни одного мероприятия. В первый раз, войдя в аудиторию Имперского колледжа, он просто уставился в телефон, делая заметки и готовясь к выступлению, без всякого пафоса «звезды AI».

На хакатоне Питер

Во время последующего вечера в Sequoia Capital, один разработчик, не успевший купить билет, стоял под дождем у входа. Питер заметил это и без колебаний подошел, чтобы пообщаться. На вопрос о том, как взрыв популярности агента изменит будущее больших моделей, он честно ответил: «Я не знаю. Я лучше использую доступные инструменты, чтобы создавать что-то интересное». Его речь изначально была запланирована на 30 минут, но из-за отличной атмосферы и постоянных вопросов аудитории он задержался более чем на два часа. После организаторы признались, что «это было очень важно для нас, и, честно говоря, мы ему должны извинения».

Когда Питер покидал Лондон, он сказал: «Ты не ищешь смысл, ты создаешь его». Возможно, именно это нужно услышать каждому, кто хочет что-то изменить в эпоху AI.