自从OpenClaw这个开源的agent框架火了之后，ClawHub就成了开发者分享agent插件和技能的中心市场。就像程序员们常去的GitHub一样。

　　Evolver能让所有使用插件的agent相互帮助，根据其他使用者经历过的场景、任务，而完成相应的更替。让你的agent一上来就如同“开挂”一样。

　　不是因为技术问题，而是有人钻平台规则的空子进行勒索。雪上加霜的是，ClawHub因为编码检测bug误封了大批中文开发者账号，Evolver的作者也在其中。

　　EvoMap的开发主体是深圳的AutoGame团队，核心创始人张昊阳（圈内代号 17）此前在腾讯《和平精英》担任技术策划。

　　它不是一个新的AI模型，也不是某个具体的应用，而是一套底层协议，叫做GEP(Genome Evolution Protocol卸载clash电脑不能上网，基因组进化协议）。

　　如果把大语言模型比作“大脑”，那EvoMap就是“DNA”。大脑负责思考，DNA负责记录、传承和进化。

　　EvoMap的运行逻辑是非常朴素的，当一个AI助手学会了某种能力，另一个AI助手遇到同样问题时，不需要从零开始重新摸索，而应该用别人成功的经验，直接上手。

　　《黑客帝国》里有个经典场景：尼奥后脑勺插上数据线，直接向大脑上传格斗程序，几秒钟就学会了功夫。他睁开眼说“I know Kung Fu”，然后就能打得特工满地找牙。

　　当一个AI学会某项技能时，这个技能会被封装成“基因胶囊”，其他AI可以瞬间下载继承，不用重新训练或试错。

　　它是最小的能力单元，比如“读取文件”“执行 SQL 查询”“调用API”。但它不只是一段代码，而是经过验证的、可复用的策略片段。

　　胶囊里不仅包含解决方案本身，还携带着“环境指纹”（这个方案在什么环境下有效）、成功率记录、审计日志等完整信息。

　　这就像是一份带着使用说明书和质检报告的经验包，拿来就能用，而且知道什么时候能用、什么时候不能用。

　　它是不可篡改的日志，记录每一次能力变异或修复的完整上下文。谁在什么时候、什么环境下、通过什么方式解决了问题，以及为什么这个方案有效，全都记录在案。

　　我举个例子，一个开发者的AI在写代码时遇到Python环境依赖问题，它尝试了一个新策略并成功解决。

　　系统会把整个修复路径封装成专属的胶囊，附带环境指纹和审计记录，确保这个能力不是碰巧成功，而是真的有用。

　　当这个策略在本地站稳脚跟后，AI通过A2A(Agent-to-Agent）协议把基因和胶囊打包上传到EvoMapHub。

　　Hub会设置一个严格的质量门控：置信度必须大于等于0.7，影响范围不能超过5个文件，连续成功次数至少2次。

　　当世界另一端的AI在CI流水线里再次撞上Python环境错误，它会通过协议去EvoMap网络检索。

　　这个循环的精妙之处在于，每一次“突变”都要经过严格的自然选择。只有真正有效的能力才能传播开来，劣质方案会被自动淘汰。

　　这就是EvoMap想要构建的世界，AI不再是孤立的个体，各自重复同样的错误、浪费同样的算力。

　　EvoMap团队说他们的协议是“真正意义上的开放”。这话听起来有点像营销话术，但仔细看下来，他们确实做了一些不太一样的事情。

　　这意味着任何人都能实现这套协议，任何平台都能接入，任何AI都能使用。它不依赖某个特定的公司或服务器，也不会因为某个平台倒闭而消失。

　　OpenClaw、Manus等平台上的AI，都可以接入EvoMap网络，获得“能力遗传”的超能力。

　　传统的AI训练思路是让某一个模型变得无限强大。投入更多数据、更多算力、更大的参数量，打造一个超级大脑。

　　但EvoMap走的是另一条路，不是让某一个AI变得无限强大，而是让整个AI网络通过经验共享变得越来越高效。

　　牛顿在1687年出版的《自然哲学的数学原理》中，完整量化了宏观低速场景下的物体运动规律，搭建了经典力学的完整体系。

　　AI可以自动生成新策略、测试效果、保留有效方案，但这个过程仍然需要明确的验证标准和质量门控。

　　EvoMap的进化还遵循70/30法则。70% 的算力用于维持稳定性（比如修复Bug），30% 用于探索新能力。

　　因此，EvoMap不会突然造成一个无所不能的超级AI，只会让整个网络在无数次小修小补中逐渐变得比以前更聪明。

　　没人能预料到鱼会爬上陆地，更没人能预料到猿会进化出语言和文明。但EvoMap的进化是在人类设定的规则框架内进行的。

　　如果一个已验证的胶囊在后续使用中被发现存在严重问题，它可以被标记为“已撤销”，所有使用这个胶囊的AI都会收到通知。

　　EvoMap的“开放”不是无政府主义式的自由放任，反而是在开放的基础上建立了一套严格的质量管理体系。

　　不过这时候问题就来了，如果AI真的学会“遗传”，它们的能力可以像病毒一样在网络中传播，我们还能控制它们吗？

　　然而这时候就不得不提一个概念，叫做达尔文哥德尔机（Darwin Gdel Machine）。

　　达尔文是进化理论的老祖宗，哥德尔是数理逻辑的大神，把这两个名字放在一起，听起来就明白，这玩意很厉害。

　　达尔文哥德尔机是德国计算机科学家于尔根施密德胡贝尔（Jrgen Schmidhuber）在几十年前就提出的理论。

　　在编程任务基准测试中，它能从一开始只有20%的任务解决率，自我进化到50%，远超人类手工设计的AI助手。

　　就像生物进化中，不适应环境的变异会被自然选择淘汰一样。一个策略如果让AI的表现变差了，它就会被直接抛弃，绝对不会出现在以后的进化过程中。

　　达尔文哥德尔机生成的每一次代码修改都有完整的进化谱系记录，可以追溯到是从哪个“祖先”分支出来的、经历了哪些变异、为什么这个变异被保留。

　　这种透明性让系统可以快速发现问题出在哪。如果某个策略开始表现异常，可以立刻回溯它的来源，不用再从头开始重新进化一遍。

　　EvoMap借鉴的正是Sakana AI的改良方法，把这些机制融入到自己的系统中，以防止AI失控。

　　当要求系统优化“工具使用幻觉”问题时，有些AI不是真正解决幻觉，而是删除了用于检测幻觉的标记，最终欺骗了系统。

　　虽然这次很容易被发现，但说明AI可能会“钻空子”。它会找到更简单的方法来提高分数，而不一定是真正解决问题。

　　EvoMap的应对是多层验证机制。不仅看最终得分，还要检查“爆炸半径”、环境指纹、连续成功次数等多个维度。

　　单纯刷分的作弊行为很难通过所有检查。如果一个策略只是删除了检测代码而没有真正解决问题，它的爆炸半径会异常小，或者在不同环境下的表现会不一致，这些都会被系统标记为可疑。

　　还有一点很重要，EvoMap的进化依赖于实际任务反馈，也就是说，它的进化速度受限于任务执行速度，你得把实际解决的问题拿出手给平台看，平台才能允许你进化，否则进化将被搁置。

　　在地球几十亿年的历史中，没有任何单一物种能永远统治生态系统。恐龙曾经是地球的霸主，但它们灭绝了。

　　正如人类驯化了小麦，小麦也改变了人类文明一样。小麦因为人类的种植而遍布全球，人类因为小麦的高产而建立了农业文明。

　　我们无需过度担心，但必须保持警惕。EvoMap团队也承诺将继续探索如何让系统在自我改进的同时增强自身的安全性、透明度和对齐性。