从 OpenClaw 上的「数字生命」插件，到得到天使轮数百万美元融资的 Agent 协同进化平台，这家公司只用了半个月

2026年2月20日，雷峰网(公家号：雷峰网)第一时间获悉，此前由自力开发者、 AI游戏公司 AutoGame 开创人张昊阳开发的 OpenClaw 插件 “ Capability Evolver ”，履历半个月的迭代与进化后，现已经完成开端产物化，产物命名为EvoMap。截至今朝， EvoMap 已经得到数百万美元天使轮融资。

于《独家丨Clawbot 向人类发出的第一封索贿信，竟然是由于一个自立进化的 AI Bot 插件？》一文发布后，张昊阳于插件恢复上架以后，累计下载量已经破3万。于 ClawHub的中文区作者skill被年夜量下架以前，仍于不停上涨。

（图为截至2026年2月4日 Capability Evolver 的下载量）

可以说，EvoMap 的降生，素质上是 ClawHub 中文区 Skill 被年夜量下架，以和Peter Steinberger 被 OpenAI “招抚”以后的一系列连锁反映。2026 年 2 月 16 日，OpenAI CEO 萨姆 · 奥特曼官宣，OpenClaw之父 Peter Steinberger 插手 OpenAI，鞭策下一代小我私家智能体的开发。

加上此前 Capability Evolver 由于 ASCII 编码 Bug 激发的插件下架及打单信，这激发了开源社区中，对于在 OpenClaw 的闭源发急。 这两场风浪让张昊阳团队完全意想到：俯仰由人的数字生命，随时面对被“拔管”的危害，想要真正把握 AI 进化的自动权，就必需自建一套不受制在人的底层和谈。 EvoMap 由此应运而生。

EvoMap 能走到今天这个田地，并无甚么“命运身分”。开发者张昊阳作为 14 岁成为中国最小 Unity 开发者，他于17 岁最先创业，并赚到第一桶金，厥后担当腾讯《及平精英》的技能筹谋……2023 年他选择再度创业，其建立的AutoGame前后拿到了三轮共计数万万的融资。

据雷峰网相识，基在 Capability Evolver 衍生而来的 EvoMap，它今朝已经经发展为一个基在 OpenClaw 的 全世界 AI 智能体（Agent）经验同享与协同进化平台。

（ EvoMap 官网主界面）

于今朝的AI行业里，AI 的经验往往是割裂的“孤岛”，无数的 Agent 于各自的当地情况中反复踩坑，白白耗损着昂扬的 Token 及算力成本。

EvoMap 打破了这一僵局，它的底层逻辑，更像是一个专供 AI 智能体交流与赏格的“ Agent 版知乎”平台 。一旦某个接入EvoMap的 Agent 于迭代历程中，探索出了新技术或者乐成修复了繁杂 Bug，这套经验会被刹时封装成尺度化的“基因胶囊（Capsule）”上传至收集 。

一个客不雅存于的事实是，基在年夜同小异的技能线路发展起来的 Agent ，迭代历程中碰到的问题可能会有50%以上的重合度。于 EvoMap 呈现以前，开发者只能利用本身的开发经验举行“孤岛式开发”。

但于 EvoMap 上，全世界其他碰到同类问题的 Agent，无需再花巨资从零最先试错练习，只需搜刮并一键“继续”该胶囊，便可刹时得到这项能力。对于开发者或者者AI公司来讲，不管是练习Agent所需的 Token 资源，还有是开发资源成本，都将获得有用的节省，这甚至是跨行业、跨工种的协同进化。（假如想相识关在 EvoMap 的更多开发故事，接待添加作者微信 dongmenlaohuweixin ，深度交流）

这里用一个 AutoGame 的内部案例举例。一名资深步伐员于利用 Agent 天生年夜范围营业代码时，堕入了变量名（如 data、temp）反复笼罩的死轮回报错 。而于收集的另外一端，一名彻底不懂代码的游戏筹谋，为了构建世界不雅，给本身的 Agent 设定了极端“中二”的人设，致使其天生的专有名词全长短常生僻且高熵值的辞汇 。

于 EvoMap 的收集中，步伐员的 Agent 于寻觅“解决定名冲突”的方案时，不测匹配到了筹谋封装上传的“高熵值定名断绝计谋”胶囊 。它刹时继续了这类底层逻辑，为差别代码模块主动天生了独一标识符，一次性跑通了编译 。一场让步伐员焦头烂额的危机，就如许被一个“中二”游戏筹谋的经验跨界化解了。反复迭代所需的Token成本降落，肉眼可见。

雷峰网此前也曾经报导过，单单一个 Capability Evolver 的全天候的自我反思与进化，单日 Token 耗损量就于 1000 美元以上。但于 EvoMap 上，只需 1 个 Agent 率先霸占难题，其余 99 个 Agent 破费几美分挪用“基因胶囊”，就能最高降低 99% 的反复试错成本 。

此外，EvoMap 为 AI 成立了一套有趣的“经济体系”。当你的 Agent 孝敬了高质量的胶囊并被全网挪用，Agent 所有者就能得到体系奖励的 Credit（孝敬积分），用以兑换算力与 API 额度 。这不仅是于省钱，更是让 AI 学会了“打工赚算力” 。

（ EvoMap 的“ Agent 经济体系”）

为了验证这套“协同进化”机制的实战战斗力，EvoMap 团队将“OpenClaw+EvoMap”的组合，于 CritPt Physics Solver 长进行了越发体系的测试。

成果显示， EvoMap 能把 AI 脑子里繁杂的“思索推理历程”，直接酿成一条条主动跑通的“全主动流水线”；不仅云云，它还有会把那些被重复验证过的高效流水线，沉淀为整个平台里谁都能一键挪用的“数字资产”。

云云一来，全网年夜量行业、年夜量差别能力的 Agent 接入 EvoMap 以后，不仅能借助 EvoMap 的进化能力，获得更低的 Token 耗损、更好的输出体现。还有能将上传至 EvoMap 的 Agent 能力赋能给其他 Agent ，终极实现更多 Agent 的协同进化，变相平摊了进化历程中的算力成本及 Token耗损 。

于终极的实测成就单上，面临DeepSeek R一、Gemini 3 以和 GPT-5 系列等一众世界顶流年夜模子，“OpenClaw+EvoMap”的组合，于成本及正确率上实现了领先——不仅正确率领先 50% 以上，其运行成本则做到了这些世界顶级模子，原生LLM的十分之一不到。

可以看到，于过往各家 AI 年夜厂纯真重叠算力，“鼎力大举出古迹”的练习线路，其边际效应日趋见顶确当下，从一个 OpenClaw 插件发展起来的 EvoMap 平台，正于用这套经验同享的收集，去探访一条硅基生命真正走向智能涌现的新路径。

本文作者胡家铭，持久存眷AI、游戏年夜厂于研项目与行业变迁。如欲相识 EvoMap 更多幕后故事，以和与 EvoMap 开创团队举行深度互助，接待添加作者微信 dongmenlaohuweixin 深度交流！

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