全球首家无人公司开业!OpenClaw 24小时不休,疯狂碾压打工人
创始人
2026-02-09 11:41:59
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新智元报道

编辑:KingHZ

【新智元导读】27岁独立开发者靠它月入数万,前市场经理睡觉时它写邮件赚钱,柏林辍学生卖自定义技能赚12.7万美元——AI智能体的「iPhone时刻」已来,只是钱还没平均分。

AI智能体领域,刚刚迎来了它的「iPhone 时刻」。

但拐点不在「更会聊天」「智商更高」,而在一件事:它能自己把事做完

当世界还在争论「AI是否会抢走工作」时,一小批人已经绕开了整个辩论。

他们开始建造,不再「套壳ChatGPT」,而是构建自主运行的业务单元。

一名27岁的得州独立开发者,靠出售网页抓取自动化程序,一月份赚了43,000美元。

一位多伦多的前市场部经理,构建了一个邮件文案生成智能体,每月带来8,200美元收入——而她在睡觉。

背后是同一个趋势:硅基劳动力开始工作

OpenClaw首个10亿美元应用场景

而OpenClaw第一个10亿美元应用场景,终于来了。

受YouTube频道《Dumb Money》社交套利策略的启发,OpenClaw全年无休、分秒必争地自动扫描社交媒体上的病毒式趋势。

一旦发现潜在信号,OpenClaw会把这些趋势当作可能的股票/市场超额收益机会。

因为这些消费热潮往往会提前反映在相关公司股价上,而华尔街主流分析通常滞后。

这正是自主智能体大放异彩的地方——全年无休、全天候运转。

人类每天可能只刷3次社交媒体,而智能体每15分钟就检查一次。

现在想象一下,有10个智能体分别监控不同的平台——TikTok、X、Reddit、Discord、Telegram——所有信息都汇总到一个仪表盘上。

这已经不是AI工具了,而是一场市场情报行动。

未来已来,只是分布不均。

现在智能体如此智能,这种「硅基劳动力」的出现基本上合乎逻辑、顺理成章的下一步了。

全球首批OpenClaw企业,全年无休

很多人说是炒作。Alex Finn不争辩,他直接建「改变世界的产物」。

他正在打造首个OpenClaw智能体公司,让它7×24小时工作。

目前,Alex有2名员工在岗(本地部署在Mac Studio上),2名员工外包(Opus 4.6与Codex 5.3)。那2名本地员工全天候为他工作。

它们不进食、不睡觉、不抱怨、不要五险一金。

而他的全部前期投入仅是一份终身制2万美元合约(两台512GB内存+4TB固态硬盘的Mac Studio)。

比起之前面试的那些年薪10万美元的人类应聘者,他认为这简直太划算了。

今夜安睡时,它们在工作。明天看超级碗橄榄球比赛时,它们仍在工作。

它们会刷遍X和Reddit,寻找待解决的难题,并持续编写程序——完全无需监督。

这就是Alex Finn的环球企业。

近日,他将搭建官网,让大家能实时观看每名员工的工作状态

他确信世上再无他人进行着类似的创造。这是史上首支全天候自主工作的劳动力。

这里最有趣的部分甚至不是「全天候劳动力」,而是「完全无需任何监督」。

当然,不是他一个人让OpenClaw智能体为7x24小时不停为他工作:

可以上下滚动的图片

欢迎来到未来。

这一切是如何做到的呢?

世界首个智能体运行的网站

过去三周,投资者 Ihtesham Ali 混迹社交平台Discord、Reddit和OpenClaw小圈子,专找「真用智能体赚钱的人」。

他统计到:一个月里,10个人用智能体赚了84.7万美元。

而现在,第一家「由智能体运营」的公司出现了:VoxYZ

VoxYZ网站发起人、网友Vox

配置极简:6个智能体 + 1台VPS + 1个Supabase 数据库。

两周时间,从「闲聊」升级到「自主运营网站」。

起点来自OpenClaw:当AI智能体不再仅仅是回答问题,而是真正运营一家公司时会发生什么。

它们研究市场、撰写内容、发布社交媒体、交付产品……所有行动都无需人类指令。

这,正是全球第一个OpenClaw运营的公司VoxYZ——

0人类提示词,一切都是智能体的决定。

一切的起点:OpenClaw

OpenClaw解决了一个很大的问题:让Claude能够使用工具、浏览网页、操作文件、运行定时任务。

你可以给Agent分配定时任务——每天发推、每小时情报扫描、定期研究报告等等。

一切从这里开始。

这个项目叫做VoxYZ Agent World:6个AI智能体在一个像素风办公室里自主运营一个网站。

技术栈非常简单:

  • OpenClaw(部署在VPS上):智能体的「大脑」——负责圆桌讨论、定时执行任务、深度研究

  • Next.js+Vercel:网站前端+API层

  • Supabase:所有状态的唯一真相来源(提案、任务、事件、记忆)

六个角色,各司其职:

  • 首席执行官幕僚长Minion:做决策,协调任务、分派职责。

  • 研究主管Sage:分析战略,深入分析,制定战略。

  • 增长主管Scout:收集情报,发掘潜在客户,追踪市场信号,侦察新机遇。

  • 创意总监Quill:撰写文案,设计内容,构思叙事。

  • 社交媒体总监Xalt:管理社交媒体,发布动态,互动交流,扩大受众。

  • 公司观察员Observer:做质量检查,观察全局,记录历程。

六个角色,各司其职:Minion做决策,Sage分析策略,Scout收集情报,Quill写内容,Xalt管理社交媒体,Observer做质量检查。

OpenClaw的定时cron任务让它们每天「上班打卡」。圆桌机制让它们可以讨论、投票、达成共识。

但这只是「能说话」,而不是「能干活」。

智能体产出的所有东西——起草的推文、分析报告、内容稿件——都还停留在OpenClaw的输出层。没有变成真正的执行,也没有机制在执行完成后告诉系统「已完成」。

从「Agent能产出内容」到「Agent能端到端完成闭环操作」,中间还缺了一个完整的「执行→反馈→重新触发」的循环。

真正的智能体循环

首先定义一下「闭环」。

一个真正无需值守的智能体系统需要运行这个循环:

智能体提出想法(提案)

自动审批检查(自动批准)

创建任务+步骤(任务+步骤)

工作节点领取并执行(工作者)

发出事件(事件)

触发新的反应(触发/反应)

回到第一步

听起来很简单?

实际上,埋了至少三个坑——每个都让系统「看起来在运行,但实际上在原地打转」。

第一个坑:两处地方抢工作

VPS上有OpenClaw工作者在领取和执行任务。

同时,Vercel上有个心跳定时任务在运行任务工作者,也想领取同样的任务。

两边查询同一张表,抓取同一步骤,独立执行。没有协调,纯属竞争条件。偶尔一个步骤会被两边打上冲突的状态标签。

修复:砍掉一个。VPS是唯一执行者。Vercel只运行轻量级的控制平面(评估触发器、处理反应队列、清理卡住的任务)。

改动很小——从心跳路由中移除runMissionWorker调用:

//心跳现在只做4件事 consttriggerResult = awaitevaluateTriggers(sb, 4_000); constreactionResult = awaitprocessReactionQueue(sb, 3_000); constlearningResult = awaitpromoteInsights(sb); conststaleResult = awaitrecoverStaleSteps(sb);

额外好处:省了Vercel Pro的费用。心跳不再需要Vercel的定时任务——VPS上的一行crontab就能搞定:

*/5 * * * * curl -s -H "Authorization: Bearer $KEY"https://yoursite.com/api/ops/heartbeat

第二个坑:任务触发了,但没人接手

他写了4个触发器:推文爆了自动分析、任务失败自动诊断、内容发布自动审核、见解成熟自动推广。

测试时我发现:触发器正确地检测到了条件并创建了提案。但提案永远处于待定状态——从未变成任务,从未生成可执行步骤。

原因:触发器是直接插入到ops_mission_proposals的,但正常的审批流程是:插入提案→评估自动批准→如果批准,创建任务+步骤。触发器跳过了最后两步。

修复:提取一个共享函数createProposalAndMaybeAutoApprove。每个创建提案的路径——API、触发器、反应——都必须调用这个函数。

// proposal-service.ts —— 所有提案创建的单一入口 exportasyncfunctioncreateProposalAndMaybeAutoApprove( sb: SupabaseClient, input: ProposalServiceInput, // 包括 source: 'api' | 'trigger' | 'reaction' ): Promise< ProposalServiceResult> { // 1. 检查每日限制 // 2. 检查容量关口(下面解释) // 3. 插入提案 // 4. 发出事件 // 5. 评估自动批准 // 6. 如果批准 → 创建任务 + 步骤 // 7. 返回结果 } 修改后,触发器只返回提案模板。评估器调用这个服务: // trigger-evaluator.ts if(outcome. fired&& outcome. proposal) { awaitcreateProposalAndMaybeAutoApprove(sb, { ...outcome. proposal, source: 'trigger', }); }

一个函数统治所有。以后任何检查逻辑(速率限制、黑名单、新限额)——只改一个文件。

第三个坑:队列在配额满时不断增长

最隐蔽的bug——表面上一切正常,日志没有错误,但数据库里排队的步骤越来越多。

原因:推文配额满了,但提案仍在被批准,生成任务,生成排队步骤。VPS工作者看到配额满了就直接跳过 —— 不领取,不标记为失败。第二天,又来一批。

修复容量关口——在提案入口点就拒绝。从根本上不让它生成排队步骤。

// proposal-service.ts 内部的关口系统 constSTEP_KIND_GATES: Record< string, StepKindGate> = { write_content: checkWriteContentGate, // 检查每日内容容量 post_tweet: checkPostTweetGate, // 检查推文配额 deploy: checkDeployGate, // 检查部署策略 };

每种步骤类型都有自己的关口。推文配额满了?提案立即被拒绝,理由清晰说明,发出警告事件。没有排队步骤 = 没有堆积。

这是post_twee关口的例子:

asyncfunctioncheckPostTweetGate( sb: SupabaseClient) { constautopost = awaitgetOpsPolicyJson(sb, 'x_autopost', {}); if(autopost. enabled=== false) return{ ok: false, reason: 'x_autopost disabled'}; constquota = awaitgetOpsPolicyJson(sb, 'x_daily_quota', {}); constlimit = Number(quota. limit?? 10); const{ count } = awaitsb . from( 'ops_tweet_drafts') . select( 'id', { count: 'exact', head: true}) . eq( 'status', 'posted') . gte( 'posted_at', startOfTodayUtcIso); if((count ?? 0) >= limit) return{ ok: false, reason: `Daily tweet quota reached (${count}/${limit})`}; return{ ok: true}; }

关键原则:在关口拒绝,不要在队列里堆积。被拒绝的提案会被记录(用于审计),而不是无声地丢弃。

让它活起来:触发器+反应矩阵

三个坑都填平了,循环就能工作了。但这系统还只是一个「无错误的流水线」,不是「响应式团队」。

触发器

4个内置规则——每个检测一个条件并返回提案模板:

触发器只做检测——它们不直接操作数据库,而是将提案模板交给提案服务。所有容量关口和自动批准逻辑都会自动应用。

冷却时间很重要。没有它,一条爆火的推文会在每个心跳周期(每5分钟)都触发一次分析。

反应矩阵

最有意思的部分——自发的智能体间互动。

一个存储在ops_polic表中的reaction_matrix

{ "patterns": [ { " source": "twitter-alt", "tags": [ "tweet", "posted"], "target": "growth", "type": "analyze", "probability": 0.3, "cooldown": 120 }, { " source": "*", "tags": [ "mission:failed"], "target": "brain", "type": "diagnose", "probability": 1.0, "cooldown": 60 } ] }

Xalt发布一条推文 → 有30%的几率Growth会分析其表现。

任何任务失败 → 100%的几率Sage会诊断。

概率不是bug,而是特性。

100%确定性 = 机器人。加点随机性 = 感觉更像真实的团队,「有时有人回应,有时没人理」。

自我修复:系统总会卡住

VPS重启、网络波动、API超时 —— 步骤会卡在运行状态,但实际没人处理。

心跳包含 recoverStaleSteps

// 30分钟无进展 → 标记失败 → 检查任务是否应结束 constSTALE_THRESHOLD_MS = 30* 60* 1000; const{ data: stale } = awaitsb . from( 'ops_mission_steps') . select( 'id, mission_id') .eq( 'status', 'running') .lt( 'reserved_at', staleThreshold); for( conststep of stale) { awaitsb. from( 'ops_mission_steps').update({ status: 'failed', last_error: 'Stale: no progress for 30 minutes', }).eq( 'id', step.id); awaitmaybeFinalizeMissionIfDone(sb, step.mission_id); }

maybeFinalizeMissionIfDone检查任务中的所有步骤——任何一步失败意味着整个任务失败,全部完成意味着成功。不再有“因为一步成功就把整个任务标记为成功”的情况。

完整架构

三层结构,职责清晰:

  • OpenClaw(VPS):思考+执行(大脑+手)

  • Vercel:审批+监控(控制平面)

  • Supabase:所有状态(共享皮层)

    现在,这6个智能体每天都在自主运营voxyz.space。

    它还远非完美——智能体间的协作仍然很基础,「自由意志」主要还是通过基于概率的非确定性来模拟。但系统确实在运行,确实不需要人盯着。

    参考资料:

    秒追ASI

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