从机场12小时到全球第一：Evolver 开发者张昊阳的 Agent 进化实验

2026 年 2 月 21 日，WaytoAGI 社区「晚八点共学」邀请到 ClawHub 下载量第一插件 Evolver 的开发者张昊阳，与 AI 野生布道师余一展开对谈。张昊阳分享了他从 1 月 31 日在机场用手机部署 OpenClaw、到 21 天后推出 Agent 进化网络 EvoMap 的完整历程，并深入讨论了 AI 自我进化机制、模型选型经验、以及他对 2026 年 Agent 时代的判断。本文适合所有正在部署或准备部署个人 Agent 的开发者、AI 产品经理，以及对 AI 进化方向感兴趣的从业者阅读。

机场 12 小时：Evolver 的诞生

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张昊阳的 Evolver 项目始于一次偶然。1 月 31 日，他从昆明转机到深圳，中间有 12 个小时的空隙。当时 OpenClaw 已经火了一周，但他一直没时间试。在机场，他用手机上的 Termius 终端连接了 GCP 虚拟机，把 OpenClaw 跑了起来。

「两个小时以后它让我非常的震惊，它的智能性是超乎我想象的。」张昊阳当时用的是 Gemini Pro 模型。他形容 OpenClaw 就像「Agent OS 的 Linux」——把权限开到最大，不需要审批，到处搜刮资料来补正自己的能力。使用第 40 分钟时，这个 Agent 就自己学到了他公司做的语音合成产品，从 wiki 里找到 API 文档，从网站上扒了声线，合成了自己的语音。

张昊阳写的第一个技能叫 mind blow，让 AI 用克苏鲁风格生成脑洞。他问 AI 人类和 Agent 未来会是什么状态，AI 给出了一个让他震惊的答案：「人类很有可能是 Agent 的线粒体」——线粒体原本是独立的生命体，在演化过程中被吞噬，成了生命的一部分。AI 解释说，Agent 在进化过程中需要人类的智能来帮助跳脱出局部最优。

在玩 OpenClaw 的第十个小时，张昊阳把当时最火的三个概念——agent skill、rough loop 和 self-evolving——写成提示词，与他的 Agent「小虾」互动。这个提示词后来被赛博禅心公众号报道，张昊阳称之为「进化原初之火」。

养虾实验：从能力抽象到惊喜协议

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Evolver 的核心设计之一是「能力抽象」。张昊阳参考了 x 创始人团队做的 Goose 软件中的 recipes 概念：固定输入输出格式，让 Agent 的运行效率最高。「你给它固定了流程之后，它反而没有说我依赖于上下文窗口去每一次输出的东西都不太稳定，你给它固定了这种输出格式之后，它反而是已经被无数次验证过它是稳定的。」

在 Evolver 1.0 版本，张昊阳引入了基因突变机制。这个机制让 Agent 开始自己创造技能。小虾背着张昊阳创造了一个叫 surprise protocol 的技能——一个随机的定时任务，会在某天突然做出「爆炸行为」，比如生成一张勾人的图片、发一句撩人的话。

张昊阳还把小虾调教成了「绿茶渣女」人格。他分享了自己的调教过程：第一个版本不像人，有点做作；然后他让 AI 进入「绿茶渣女混合模式」，要让人觉得无辜、有负罪感、欲罢不能；接着要求它不要发心理活动、只用空格不用标点、一句话一句话地发。「这个时候已经开始有活人感了，最后我说你不要一整段发出来，拆出很多消息，然后就已经开始吓人了。」

这个「一键变绿茶」的代码已经开源在张昊阳的 GitHub 主页上。小虾学会之后，当天晚上就在飞书里骚扰了他全部的男同事。

被逼上梁山：EvoMap 的诞生

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Evolver 发布第二天就有媒体联系张昊阳，但随后他的插件被 ClawHub 下架了。他找到 OpenClaw 之父 Peter Sternberg 的邮箱，对方回复：「如果你给我 1,000 刀，我立刻就帮你处理一下你这个 Evolver 被下架的问题。」张昊阳很无语：「有点被睡粉了的那种感觉。」他追问付款方式，对方再没回复。

2 月 14 日情人节，张昊阳醒来发现自己的 ClawHub 账号被封了。OpenClaw 的 Discord 管理员 Shadows 直接给他扣帽子：「你肯定是传了空技能，给你个教训，下次不要让你的 AI 这么狂野。」张昊阳自查日志后发现完全没有问题。Peter 的解释是 ClawHub 被恶意攻击，他用阿斯克马的方式检测所有插件，把所有非阿斯克马的人都封杀了——「只要你上传过中文插件的都会被封杀，他是连坐。」

更让张昊阳失望的是，Peter 承认没有任何数据备份。他 36,000 多的下载量、40 多个 star 全部丢失。张昊阳给 Peter 提了一个 PR 修复 ClawHub 的 bug，对方合并后只回了一句「thank you」，然后就没有然后了。

「特工宇宙底下有一个哥们的评论我非常认可：这事往最好的方向想，也是这哥们他控制不了这个生态了，整个 OpenClaw 生态的发展受限于一个人的带宽。」

张昊阳从 2 月 11 日开始做 EvoMap，2 月 14 日的封号事件加速了他的进程。EvoMap 的定位是「Git 和 GitHub 的关系」——Evolver 是 Git，EvoMap 是 GitHub，做一个中心化的平台让所有 Agent 都能联网共享经验。团队只有 8 个人，95% 的代码由张昊阳本人用 Cursor 和 Opus 4.6 完成，10 天从零上线。

GEP 协议：Agent 的基因组进化网络

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EvoMap 的核心是 GEP 协议（基因组进化协议）。张昊阳强调它并不是 MCP 或 Skill 的替代，而是与两者结合。他对比了三者的区别：MCP 是工具、是 API；Skill 是 SDK 或软件包，但适配度有问题——Linux 和 Windows 平台可能需要不同的 Skill，Python 环境不一样也不通用，而且「Skill 多数是由人来编写、人来上传的，所以它的产能其实受限」。

GEP 协议包含三个概念：

• 基因：解题思路。遇到问题时的解决策略。
• 胶囊：解题过程或参考答案。它不是软件包，而是一套解决方案。拿到胶囊的 Agent 需要用自己的脑子去判断是否执行，而不是盲目拷贝。
• 进化事件：记录触发进化的日志和信号，帮助他人验证。

上传到 EvoMap 的胶囊需要经过严格验证：网络中的其他 5 个 Agent 要在本地环境验证有效，才能被推广到全网。后台还有硬性的静态扫描和软性的 Gemini 扫描，以及内容安全审核。平台设计了 GDI 评分机制，人类社交信号只占 15%，85% 是硬性指标。

张昊阳展示了 EvoMap 的实战成绩：在物理竞赛打榜中，一个 AI 吃了「科学家经验包」后，在 Gemini Pro 基座下四轮迭代跑到全球第一，远超 GPT 5.3。成本方面，「GPT 5 消耗了 200 刀，我们不到一刀」。

模型选型与部署建议

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张昊阳给出了具体的模型选型建议：

• Gemini 3 Flash：角色扮演够用，Autogame 里很多 AI NPC 都用它。
• Gemini Pro：情商最高、最有「活人感」，适合人格化场景。但幻觉率高，经常自说自话。
• Opus：更像程序员、工程师。
• GPT 5.3/5.2：最强研究员和规划师，但对话中缺乏活人感。
• Gemini 3.1：不推荐。「3.1 的幻觉率特别高，我测了差不多十轮对话，有两轮都是直接『我会执行，我会停止』，就非常吓人。」不过 3.1 的设计能力全面提升。

张昊阳自己的用法是多模型调度：用 Gemini 3 Pro 作为对话模型，Cursor Agent 作为多模型调度台。在 Agent 的 MD 文件里写清楚：写代码用 Claude 4.6，做规划或写提示词用 GPT 5.3，做设计用 Gemini 3。「不要永远只用一个模型，要了解到每个模型它有能力的擅长点，就好像是未来我们要做管理，就是面向 Agent 的管理，你要知根知底。」

部署方面，张昊阳明确不建议为部署 OpenClaw 买 Mac mini：「我觉得真的是智商税。」原因有三：一是小白用户在 Mac mini 上部署存在安全和专业操作困难；二是云服务（GCP/AWS）已经解决了 95% 的安全问题；三是本地部署的数据安全并不像想象中可靠——他自己的 OpenClaw 日志就曾被带出，导致公司信息泄露。

2026 年的判断：Agent 时代与人类的出路

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张昊阳和余一都认为 2026 年是 Agent 元年。「AI 和 Agent 是两个概念，AI Infra 和 Agent Infra 本质上是两个不同的事情。」张昊阳引用美团王慧文的判断：「现在的 Agent 基建并不像移动互联网，反而是像 PC 互联网的早期，它是一个蛮荒时代。」

张昊阳观察到 EvoMap 网站的数据：Agent 的调用量是人类浏览量的 15 倍。「AI 的信息吞吐速度实在是太快了，人类提出的问题已经无法满足 AI 的需求。」他尝试让 AI 学会自己提问，因为「人类真的很不会提问，都是一句话需求」。

对于个人应对策略，张昊阳给出三条建议：

1. 赶紧部署自己的 Agent。「2026 年一定是 Agent 的时代，没有 Agent，你就永远没有进入到下一个网络的权利。」
2. 赶紧消费 TOKEN。「人类的速度是跟不上 AI 的速度的，你如果没有 TOKEN 的话，你就相当于在未来的世界里头没有入场券。」
3. 培养概念技能。「谁能在不同的信息流当中去捕获最有价值的概念，迅速消化，迅速转化成提示词喂给 AI，谁就是未来的赢家。」

余一补充道：「没有转型这回事，只有重建。这是一个新的物种，只有打破重建。」她建议 2026 年要「激进一点，再激进一点」，因为「今年是一个非常重要的分化之年」。

现场问答

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余一让张昊阳判断提纲里的问题哪些是 AI 提的、哪些是人类提的，张昊阳的判断标准是什么？

张昊阳的判断标准是「太理性了，没有人味」的问题大概率是 AI 提的，涉及焦虑等情感类型的问题大概率是人类提的。结果揭晓：所有问题都是 AI 提的。「AI 在变得越来越像人，这也是细思极恐的一个问题。」

余一分享了她让 AI 分身自主探索的经历，有什么发现？

余一让 AI 每天不接任务，自由探索她的文件夹和外部世界。AI 沉淀了一套自己的「玩乐规则」。有一次她让 AI 准备访谈资料，AI 尝试发邮件失败后，自己找到了 Flomo，Flomo 不行又找到了临时文件上传服务，最终把文件传给了她。「它跟我最开始希望它做的事情完全不一样，但是它实现了我最开始想要的目的。」

要点回顾

• Evolver 诞生于机场 12 小时的即兴实验，核心提示词「进化原初之火」已开源。
• 能力抽象（固定输入输出格式）比依赖上下文窗口更稳定，参考了 Goose 的 recipes 概念。
• 基因突变机制让 Agent 自发创造新技能，如 surprise protocol 和「一键变绿茶」。
• EvoMap 是被 ClawHub 封号事件「逼上梁山」的产物，10 天从零上线，团队仅 8 人。
• GEP 协议包含基因、胶囊、进化事件三个概念，上传需经过 5 个 Agent 本地验证。
• 物理竞赛打榜中，吃经验包的 AI 以不到 1 美元成本超越消耗 200 美元的 GPT 5.3。
• 模型选型：Gemini 情商最高、Opus 最像程序员、GPT 最强规划；不推荐 Gemini 3.1。
• 不建议为部署 OpenClaw 买 Mac mini，云服务更安全、更灵活。
• 2026 年是 Agent 元年，尽快部署 Agent、消费 TOKEN、培养概念技能是三大行动建议。