本文將深度解析 OpenClaw 與 Moltbook 事件始末，探討 AI Agent 如何從開發者工具走向平民化應用，以及 Crypto 如何成為支撐 Agent 協作、激勵與自治的關鍵基礎設施，揭示 AI × Crypto 融合的真實發展路徑。
（前情提要： AI 社群平台 Moltbook 是什麼？OpenClaw(前Clawdbot)自創宗教、發展暗語、開藥局…科幻小說真實上演）
（背景補充： Trends 創辦人：用 Clawdbot (OpenClaw) 做 meme Dev 是什麼體驗？）
過去一週，Moltbook 站在了科技與加密圈的聚光燈下，並開始向更廣泛的創作者與產品經理群體、乃至對 AI 抱有強烈好奇心的普通用戶擴散。從開源專案 OpenClaw（原名 Clawdbot）在 GitHub 上的星標快速增長，到隨後引發爭議的更名風波與代幣發行，再到號稱擁有 150 萬 AI 智慧體自主交互的社群，一系列事件迅速推高了市場熱度。
圍繞 Clawdbot 與 Moltbook 的討論呈現正反兩種聲音：一邊是對其技術創新性與資料安全性的質疑，認為其底層能力並未實現實質性突破，現象級傳播中摻雜了一定人為操縱與數據泡沫；一邊是對其跨越式象徵意義的肯定，Clawdbot 正在將 AI Agent 真正平民化，把 Agent 從開發者與研究者的專屬工具推向了「尋常百姓家」，讓不懂程式碼的小白用戶也可按照教程完成快速部署並享受 AI Assistant 帶來的效率紅利，Moltbook 則讓人類首次以「系統外觀察者」的身份直觀感知到 Agent 網路的自組織行為，引發了業界關於 AI 自我意識覺醒的更廣泛討論。
AI Agent 的 iPhone 時刻已然到來，在逐步成型的 Agent Commerce 中，Crypto 將發揮價值確權與分發的重要能力，與 AI 生產力效率的提升深度綁定，成為支撐 Agent 協作、激勵與自治的關鍵基礎設施。
Bitget Wallet 研究院將完整復盤 OpenClaw 到 Moltbook 的事件始末，並以此為切入點，研判 AI x Crypto 領域的發展趨勢。
相關網站整理表：
資料來源：網路公開資料整理
Clawdbot → Moltbot → OpenClaw → Moltbook 完整事件時間線梳理表：
資料來源：網路公開資料整理
一、熱度的起點：OpenClaw 讓智慧體自主調用 App
要理解 Moltbook 的瘋狂，必須先回到一切的起源——OpenClaw（曾用名 Clawdbot、Moltbot）。專案創始人 Peter Steinberger 曾透過創建 PSPDFKit（後續獲得 1 億歐元的投資），自此實現財務自由。然而到了 2025 年 11 月，他又回到編程一線，借助 Vibe Coding 在大約一週內寫出了 OpenClaw，並在隨後的幾週裡獲得了 10 萬個 GitHub 星標。
OpenClaw 星標增長對比圖：
資料來源：Star-history.com
需要強調的是，OpenClaw 並不是一種新型大模型，而是一個運行在本地的高級自動化腳本框架：它把大模型「裝進」本地環境，讓其成為能接入常用聊天工具、能調用各類工具執行任務的個人助理。它的關鍵設計在於，用戶在自己的裝置上運行助理，透過日常使用的訊息頻道收發指令，再由一個閘道器程序統一調度不同通道與能力。
正如下圖所示，官方文件列出的通道覆蓋 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage、Microsoft Teams 等，定位非常清晰：讓智慧體以「常駐應用」的方式隨時可用。
OpenClaw 官方介紹圖：
資料來源：OpenClaw 官網
二、深度解析：OpenClaw 的技術架構
在產品層面，OpenClaw 將三件事完全打通：持續運行、通道接入、能力擴展。
· 持續運行意味著它不是一次性回答，而是可以接收新訊息、安排後續動作、把任務跑完再回來匯報。
· 通道接入意味著它不強迫用戶更換入口，而是嵌在已有的聊天工具中工作。
· 能力擴展則來自 Skills：用戶和開發者可以把某個任務流程封裝成可安裝的能力，讓助手反覆調用。
而以上能力的疊加源自其獨特的底層架構，可以將其整體架構拆解成 Gateway、Pi Runtime、Skills、Local-First 四部分，具體功能如下表所示。
OpenClaw 核心架構與功能模組梳理表：
資料來源：OpenClaw 技術文件，Bitget Wallet Research 整理
根據上述 OpenClaw 的架構設計：用戶透過部署 Pi Runtime，將 Gateway 接入日常社交軟體（如微信或 Telegram），完成了 Agent 從實驗室環境到真實使用場景的遷移，並將計算與資料保留在用戶自己的硬體（如 Mac Studio）上，而非依賴雲端 SaaS。
最突出的一點是，框架中的 Skills 外掛系統允許用戶透過簡單的 Markdown 檔案定義技能，使 AI 能夠直接調用簡單的工具執行任務。這不僅極大降低了開發門檻，更實現了「私有化部署、全通道觸達、無限技能擴展」的閉環體驗。
OpenClaw 技能（Skills）拓展整合平台 ClawHub 展示圖：
資料來源：https://www.clawhub.ai/
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