【新智元導讀】27歲獨立開發者靠它月入數萬，前市場經理睡覺時它寫郵件賺錢，柏林輟學生賣自訂技能賺12.7萬美元——AI智能體的「iPhone時刻」已來，只是錢還沒平均分。AI智能體領域，剛剛迎來了它的「iPhone 時刻」。但拐點不在「更會聊天」「智商更高」，而在一件事：它能自己把事做完。當世界還在爭論「AI是否會搶走工作」時，一小批人已經繞開了整個辯論。他們開始建造，不再「套殼ChatGPT」，而是建構自主運行的業務單元。一名27歲的德州獨立開發者，靠出售網頁抓取自動化程序，一月份賺了43,000美元。一位多倫多的前市場部經理，建構了一個郵件文案生成智能體，每月帶來8,200美元收入——而她在睡覺。一位柏林大學輟學生，在一個兩個月前還不存在的市場上，售出了價值127,000美元的自訂OpenClaw「Agent技能」。背後是同一個趨勢：矽基勞動力開始工作。OpenClaw首個10億美元應用場景而OpenClaw第一個10億美元應用場景，終於來了。受YouTube頻道《Dumb Money》社交套利策略的啟發，OpenClaw全年無休、分秒必爭地自動掃描社交媒體上的病毒式趨勢。通過「售罄」等關鍵詞，智能體搶先識別出潛在的庫存機會，比如星巴克保溫杯或沃爾瑪聯名商品。一旦發現潛在訊號，OpenClaw會把這些趨勢當作可能的股票/市場超額收益機會。因為這些消費熱潮往往會提前反映在相關公司股價上，而華爾街主流分析通常滯後。這正是自主智能體大放異彩的地方——全年無休、全天候運轉。人類每天可能只刷3次社交媒體，而智能體每15分鐘就檢查一次。現在想像一下，有10個智能體分別監控不同的平台——TikTok、X、Reddit、Discord、Telegram——所有資訊都彙總到一個儀表盤上。這已經不是AI工具了，而是一場市場情報行動。未來已來，只是分佈不均。現在智能體如此智能，這種「矽基勞動力」的出現基本上合乎邏輯、順理成章的下一步了。全球首批OpenClaw企業，全年無休很多人說是炒作。Alex Finn不爭辯，他直接建「改變世界的產物」。他正在打造首個OpenClaw智能體公司，讓它7×24小時工作。目前，Alex有2名員工在崗（本地部署在Mac Studio上），2名員工外包（Opus 4.6與Codex 5.3）。那2名本地員工全天候為他工作。它們不進食、不睡覺、不抱怨、不要五險一金。而他的全部前期投入僅是一份終身制2萬美元合約（兩台512GB記憶體+4TB固態硬碟的Mac Studio）。比起之前面試的那些年薪10萬美元的人類應聘者，他認為這簡直太划算了。今夜安睡時，它們在工作。明天看超級碗橄欖球比賽時，它們仍在工作。它們會刷遍X和Reddit，尋找待解決的難題，並持續編寫程序——完全無需監督。這就是Alex Finn的環球企業。近日，他將搭建官網，讓大家能即時觀看每名員工的工作狀態他確信世上再無他人進行著類似的創造。這是史上首支全天候自主工作的勞動力。這裡最有趣的部分甚至不是「全天候勞動力」，而是「完全無需任何監督」。當然，不是他一個人讓OpenClaw智能體為7x24小時不停為他工作：歡迎來到未來。這一切是如何做到的呢？世界首個智能體運行的網站過去三周，投資者 Ihtesham Ali 混跡社交平台Discord、Reddit和OpenClaw小圈子，專找「真用智能體賺錢的人」。他統計到：一個月裡，10個人用智能體賺了84.7萬美元。而現在，第一家「由智能體營運」的公司出現了：VoxYZ。VoxYZ網站發起人、網友Vox配置極簡：6個智能體 + 1台VPS + 1個Supabase 資料庫。兩周時間，從「閒聊」升級到「自主營運網站」。起點來自OpenClaw：當AI智能體不再僅僅是回答問題，而是真正營運一家公司時會發生什麼。它們研究市場、撰寫內容、發佈社交媒體、交付產品……所有行動都無需人類指令。這，正是全球第一個OpenClaw營運的公司VoxYZ——0人類提示詞，一切都是智能體的決定。一切的起點：OpenClawOpenClaw解決了一個很大的問題：讓Claude能夠使用工具、瀏覽網頁、操作檔案、運行定時任務。你可以給Agent分配定時任務——每天發推、每小時情報掃描、定期研究報告等等。一切從這裡開始。這個項目叫做VoxYZ Agent World：6個AI智能體在一個像素風辦公室裡自主營運一個網站。技術堆疊非常簡單：OpenClaw（部署在VPS上）：智能體的「大腦」——負責圓桌討論、定時執行任務、深度研究Next.js+Vercel：網站前端+API層Supabase：所有狀態的唯一真相來源（提案、任務、事件、記憶）六個角色，各司其職：首席執行長幕僚長Minion：做決策,協調任務、分派職責。研究主管Sage：分析戰略，深入分析，制定戰略。增長主管Scout：收集情報，發掘潛在客戶，追蹤市場訊號，偵察新機遇。創意總監Quill：撰寫文案，設計內容，構思敘事。社交媒體總監Xalt：管理社交媒體，發佈動態，互動交流，擴大受眾。公司觀察員Observer：做質量檢查，觀察全域，記錄歷程。六個角色，各司其職：Minion做決策，Sage分析策略，Scout收集情報，Quill寫內容，Xalt管理社交媒體，Observer做質量檢查。OpenClaw的定時cron任務讓它們每天「上班打卡」。圓桌機制讓它們可以討論、投票、達成共識。但這只是「能說話」，而不是「能幹活」。智能體產出的所有東西——起草的推文、分析報告、內容稿件——都還停留在OpenClaw的輸出層。沒有變成真正的執行，也沒有機制在執行完成後告訴系統「已完成」。從「Agent能產出內容」到「Agent能端到端完成閉環操作」，中間還缺了一個完整的「執行→反饋→重新觸發」的循環。真正的智能體循環首先定義一下「閉環」。一個真正無需值守的智能體系統需要運行這個循環：智能體提出想法（提案）↓自動審批檢查（自動批准）↓建立任務+步驟（任務+步驟）↓工作節點領取並執行（工作者）↓發出事件（事件）↓觸發新的反應（觸發/反應）↓回到第一步聽起來很簡單？實際上，埋了至少三個坑——每個都讓系統「看起來在運行，但實際上在原地打轉」。第一個坑：兩處地方搶工作VPS上有OpenClaw工作者在領取和執行任務。同時，Vercel上有個心跳定時任務在運行任務工作者，也想領取同樣的任務。兩邊查詢同一張表，抓取同一步驟，獨立執行。沒有協調，純屬競爭條件。偶爾一個步驟會被兩邊打上衝突的狀態標籤。修復：砍掉一個。VPS是唯一執行者。Vercel只運行輕量級的控制平面（評估觸發器、處理反應佇列、清理卡住的任務）。改動很小——從心跳路由中移除runMissionWorker呼叫：//心跳現在只做4件事const triggerResult = await evaluateTriggers(sb, 4_000);const reactionResult = await processReactionQueue(sb, 3_000);const learningResult = await promoteInsights(sb);const staleResult = await recoverStaleSteps(sb);額外好處：省了Vercel Pro的費用。心跳不再需要Vercel的定時任務——VPS上的一行crontab就能搞定：*/5 * * * * curl -s -H "Authorization: Bearer $KEY" https://yoursite.com/api/ops/heartbeat第二個坑：任務觸發了，但沒人接手他寫了4個觸發器：推文爆了自動分析、任務失敗自動診斷、內容發佈自動稽核、見解成熟自動推廣。測試時我發現：觸發器正確地檢測到了條件並建立了提案。但提案永遠處於待定狀態——從未變成任務，從未生成可執行步驟。原因：觸發器是直接插入到ops_mission_proposals的，但正常的審批流程是：插入提案→評估自動批准→如果批准，建立任務+步驟。觸發器跳過了最後兩步。修復：提取一個共享函數createProposalAndMaybeAutoApprove。每個建立提案的路徑——API、觸發器、反應——都必須呼叫這個函數。// proposal-service.ts —— 所有提案建立的單一入口export async function createProposalAndMaybeAutoApprove(  sb: SupabaseClient,  input: ProposalServiceInput, // 包括 source: 'api' | 'trigger' | 'reaction'): Promise<ProposalServiceResult> {  // 1. 檢查每日限制  // 2. 檢查容量關口（下面解釋）  // 3. 插入提案  // 4. 發出事件  // 5. 評估自動批准  // 6. 如果批准 → 建立任務 + 步驟  // 7. 返回結果}修改後，觸發器只返回提案範本。評估器呼叫這個服務：// trigger-evaluator.tsif (outcome.fired && outcome.proposal) {  await createProposalAndMaybeAutoApprove(sb, {    ...outcome.proposal,    source: 'trigger',  });}一個函數統治所有。以後任何檢查邏輯（速率限制、黑名單、新限額）——只改一個檔案。第三個坑：佇列在配額滿時不斷增長最隱蔽的bug——表面上一切正常，日誌沒有錯誤，但資料庫裡排隊的步驟越來越多。原因：推文配額滿了，但提案仍在被批准，生成任務，生成排隊步驟。VPS工作者看到配額滿了就直接跳過 —— 不領取，不標記為失敗。第二天，又來一批。修復：容量關口——在提案入口點就拒絕。從根本上不讓它生成排隊步驟。// proposal-service.ts 內部的關口系統const STEP_KIND_GATES: Record<string, StepKindGate> = {  write_content: checkWriteContentGate, // 檢查每日內容容量  post_tweet:    checkPostTweetGate,    // 檢查推文配額  deploy:        checkDeployGate,       // 檢查部署策略};每種步驟類型都有自己的關口。推文配額滿了？提案立即被拒絕，理由清晰說明，發出警告事件。沒有排隊步驟 = 沒有堆積。這是post_twee關口的例子：async function checkPostTweetGate(sb: SupabaseClient) {  const autopost = await getOpsPolicyJson(sb, 'x_autopost', {});  if (autopost.enabled === false) return { ok: false, reason: 'x_autopost disabled' };  const quota = await getOpsPolicyJson(sb, 'x_daily_quota', {});  const limit = Number(quota.limit ?? 10);  const { count } = await sb    .from('ops_tweet_drafts')    .select('id', { count: 'exact', head: true })    .eq('status', 'posted')    .gte('posted_at', startOfTodayUtcIso());  if ((count ?? 0) >= limit) return { ok: false, reason: `Daily tweet quota reached (${count}/${limit})` };  return { ok: true };}關鍵原則：在關口拒絕，不要在佇列裡堆積。被拒絕的提案會被記錄（用於審計），而不是無聲地丟棄。讓它活起來：觸發器+反應矩陣三個坑都填平了，循環就能工作了。但這系統還只是一個「無錯誤的流水線」，不是「響應式團隊」。觸發器4個內建規則——每個檢測一個條件並返回提案範本：觸發器只做檢測——它們不直接運算元據庫，而是將提案範本交給提案服務。所有容量關口和自動批准邏輯都會自動應用。冷卻時間很重要。沒有它，一條爆火的推文會在每個心跳周期（每5分鐘）都觸發一次分析。反應矩陣最有意思的部分——自發的智能體間互動。一個儲存在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發佈一條推文 → 有30%的機率Growth會分析其表現。任何任務失敗 → 100%的機率Sage會診斷。機率不是bug，而是特性。100%確定性 = 機器人。加點隨機性 = 感覺更像真實的團隊，「有時有人回應，有時沒人理」。自我修復：系統總會卡住VPS重啟、網路波動、API超時 —— 步驟會卡在運行狀態，但實際沒人處理。心跳包含 recoverStaleSteps：// 30分鐘無進展 → 標記失敗 → 檢查任務是否應結束const STALE_THRESHOLD_MS = 30 * 60 * 1000;const { data: stale } = await sb .from('ops_mission_steps') .select('id, mission_id') .eq('status', 'running') .lt('reserved_at', staleThreshold);for (const step of stale) { await sb.from('ops_mission_steps').update({ status: 'failed', last_error: 'Stale: no progress for 30 minutes', }).eq('id', step.id); await maybeFinalizeMissionIfDone(sb, step.mission_id);}maybeFinalizeMissionIfDone檢查任務中的所有步驟——任何一步失敗意味著整個任務失敗，全部完成意味著成功。不再有“因為一步成功就把整個任務標記為成功”的情況。完整架構三層結構，職責清晰：OpenClaw(VPS)：思考+執行（大腦+手）Vercel：審批+監控（控制平面）Supabase：所有狀態（共享皮層）現在，這6個智能體每天都在自主營運voxyz.space。它還遠非完美——智能體間的協作仍然很基礎，「自由意志」主要還是通過基於機率的非確定性來模擬。但系統確實在運行，確實不需要人盯著。 (新智元)