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

原创 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）

Автор｜jk

В марте 2026 года в Лондоне прошёл UK AI Agent Hackathon 2026, организованный Ассоциацией блокчейна Имперского колледжа Лондона. Этот хакатон был основан на технологии OpenClaw, привлёк более 1200 зарегистрированных участников, а в день Demo Day рекордное число онлайн-зрителей достигло 5000, что позволило ему подняться на первую строчку глобальных трендов платформы X.

Многие участники считают его «первым в мире University OpenClaw Hackathon», а отец OpenClaw Питер Штайнбергер лично прилетел в Лондон специально для этого мероприятия.

Какие проекты самые интересные?

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

AgroMind: спутниковые данные + AI-агент, делая хеджирование сельскохозяйственных рисков реальностью

AgroMind объединяет спутниковое мониторинг сельскохозяйственных культур, метеоданные и рыночные сигналы, создавая систему прогнозирования и автоматического хеджирования рисков в цепочке поставок сельхозпродукции. Его ключевой сценарий — автоматизированный рабочий процесс хеджирования.

Информационный разрыв в цепочке поставок сельхозпродукции всегда был финансовой проблемой. Цены на сырье резко колеблются, зачастую из-за климатических рисков, заложенных за несколько месяцев до этого в определённом регионе, а рынок реагирует только после появления новостей. AgroMind заполняет этот пробел. Он объединяет спутниковое наблюдение за посевами, метеоданные и рыночные сигналы: когда спутниковое изображение показывает признаки ранней засухи в бразийском районе выращивания сои, ещё до официальных отчётов система уже работает. Она проверяет запасы пользователя и текущую волатильность рынка, разрабатывает план хеджирования и, при подходящих условиях, сразу размещает ордер на бирже. Можно сказать, что это не просто AI-инструмент, а аналитик, который сидит перед спутниковым изображением и следит за рынком 24/7 — только он не спит.

ClawBio: биоинформатика как Hugging Face

Долгое время в биоинформатике существовала проблема: лучшие инструменты и знания были доступны лишь нескольким университетам и фармацевтическим компаниям, а обычные исследователи не могли к ним получить доступ. ClawBio стремится сделать то же самое, что Hugging Face — создать платформу для AI-моделей, только в области биоинформатики. Это открытый репозиторий биологических навыков, содержащий проверенные и воспроизводимые аналитические инструменты, которые любой агент может вызывать напрямую, например, для скрининга токсинов или определения опасных биологических функций. Есть очень интересный сценарий: пользователь фотографирует упаковку лекарства, агент обращается к ClawBio, запрашивая анализ, и через несколько секунд возвращает персонализированную дозировочную карту. Все данные обрабатываются локально, без загрузки на сервер. Такой подход “Local-First” особенно важен в медицинской сфере для защиты конфиденциальности.

BioSentinel: автоматизация от идентификации патогенов до кандидатных лекарств

BioSentinel ставит перед собой более амбициозную задачу. Он использует глобальные данные по общественному здравоохранению, постоянно собирая информацию из источников WHO, CDC, CIDRAP и других. Как только выявляется новая угроза, система автоматически определяет целевые белки патогенов, а затем вызывает два инструмента — RFdiffusion и ProteinMPNN — для проектирования потенциальных терапевтических молекул. Перед переходом к следующему этапу каждый кандидат проходит проверку в базе данных токсинов, чтобы исключить создание опасных веществ. Весь процесс управляется через чат-интерфейс: исследователь просто формулирует требования, а агент сам вызывает нужные инструменты. Это значительно снижает порог входа в вычислительную биологию.

“Лондонская нервная система”: от умного города к “мышлящему городе”

Этот проект основан на очень простой идее: Лондон ежедневно генерирует огромное количество данных с датчиков — о движении, качестве воздуха, состоянии инфраструктуры. Но эти данные зачастую разрозненны, и никто не знает, какова реальная ситуация в городе в данный момент.

Команда использовала OpenClaw для одновременного подключения к системам мониторинга трафика, датчикам качества воздуха и финансовым рынкам. Если в районе внезапно ухудшается качество воздуха, система не просто логирует это, а активно предлагает маршруты с меньшим загрязнением для школьных автобусов и пассажиров. Если какой-то уличный фонарь или датчик выходит из строя, отклик системы будет гораздо быстрее, чем при ручной отчетности. Долгосрочная цель — открыть этот фреймворк для местных властей, интегрировать его с существующими городскими системами, а не создавать всё с нуля.

Highstreet AI: создание “цифровых сотрудников” для лондонских мелких магазинов

Большинство AI-продуктов разрабатываются для технологических компаний, а не для небольших уличных лавочек. Highstreet AI хочет исправить этот разрыв.

Он ориентирован на малый и средний бизнес, который ежедневно получает заказы по электронной почте, WhatsApp и телефону, но не имеет ИТ-систем. Решение — развернуть команду кооперативных агентов: один понимает запрос клиента, другой проверяет наличие товара, третий составляет счет и генерирует платежную ссылку, а последний — отображает на панели одобрение владельца. Всё, что нужно — это подтвердить последний шаг. По словам Highstreet AI, эта система может экономить владельцу более 10 часов в неделю и не требует технических знаний.

AlphaMind AI: внедрение институциональной инвестиционной логики для обычных частных инвесторов

Между частными инвесторами и крупными фондами существует глубокая пропасть — не только из-за разницы в капиталах, но и из-за уровня анализа и скорости реакции.

AlphaMind — продукт, заполняющий этот пробел. Пользователь может сравнить свой портфель с публичными позициями таких инвесторов, как Баффетт, а система не просто показывает график, а через OpenClaw анализирует концентрацию активов, риски и автоматически балансирует портфель, выполняя ребалансировку. В отличие от обычных инструментов, которые лишь показывают, что происходит, AlphaMind объясняет, почему это происходит, и берет на себя управление.

Питер Штайнбергер, известный как “крёстный отец лобстеров”

В ноябре австрийский разработчик Питер Штайнбергер запустил проект “Clawdbot”, который можно управлять через Telegram или WhatsApp — он помогает управлять календарём, обрабатывать почту, запускать скрипты и даже просматривать веб-страницы. Никто не ожидал, что за два месяца этот проект станет вирусным в AI-сообществе. В конце января 2026 года OpenClaw стал популярным, а 14 февраля Штайнбергер объявил о присоединении к OpenAI для разработки следующего поколения личных AI-агентов, а проект OpenClaw был передан независимому открытому фонду. Этот разработчик, недавно ставший ключевой фигурой в AI-мире, приехал в Лондон именно из-за этого хакатона.

Поездка в Лондон едва не сорвалась. Организаторы сообщили, что перед вылетом у Питера возникли проблемы с визой, и команда чуть не паниковала, пока за два дня до мероприятия не решили проблему. После получения визы он даже перенес рейс, чтобы успеть на все запланированные мероприятия. Впервые войдя в аудиторию Имперского колледжа, он просто уставился в телефон, внимательно делая заметки и готовясь к выступлению, без всякого “AI-знаменитости”.

На этом хакатоне Питер

На следующей вечеринке Sequoia Capital один разработчик, не успевший купить билет, стоял под дождём у входа. Питер заметил это и без колебаний подошёл, чтобы поговорить. Когда его спросили о том, как взрыв популярности агента изменит будущее базовых моделей, он честно ответил: “Я не знаю. Я лучше использую доступные инструменты, чтобы создавать что-то интересное.” Изначально его речь была запланирована на 30 минут, но из-за отличной атмосферы и постоянных вопросов аудитории он задержался более двух часов. После мероприятия организаторы признались: “Это было очень важно для нас, честно говоря, мы ему должны извинение.”

Когда Питер уехал из Лондона, он оставил одну фразу: «Ты не ищешь смысл, ты создаёшь смысл.» Возможно, именно это самое важное для каждого, кто хочет что-то сделать в эпоху AI.

OpenClaw × Web3: огромный потенциал, но безопасность — главный барьер

Сам Штайнбергер не очень любит криптовалюты, но список проектов на DoraHacks и его личные позиции явно противоречат этому. На странице проекта есть несколько направлений, которые можно реализовать в Web3:

• Идентичность и суверенитет агента — наиболее часто встречающиеся темы. clawOS построен на протоколе Nostr, каждый агент имеет независимую идентичность и кошелёк, не зависит от платформ; Cortex.OS пытается решить проблему “черного ящика” AI в Web3, делая каждое решение агента прозрачным и отслеживаемым в блокчейне.
• Прямое управление финансами — ещё одно направление. Trading Narwhal и Vibe4Trading делают ставку на то, что агент сможет не только помогать в анализе рынка, но и напрямую выполнять сделки, несмотря на то, что архитектура OpenClaw не очень дружелюбна к приватным ключам.
• Голосование и общественный контроль — появились интересные проекты: WatchDog использует шесть автономных агентов для постоянного мониторинга государственных контрактов Великобритании, выявляя аномалии; CivicLift позволяет гражданам взаимодействовать с местными органами власти через агента; GreenClaw — это центр городского управления безопасностью, где работают несколько агентов в сотрудничестве.

Но безопасность остаётся самым сложным препятствием для внедрения OpenClaw в Web3. Агент может иметь доступ к файлам, API и системам пользователя, но никто не следит за тем, что он реально делает. В сценариях с реальными активами использование OpenClaw требует очень осторожного подхода.