Март 2026 года. В Лондоне прошёл UK AI Agent Hackathon, организованный Институтом передовых технологий Великобритании. Основатель OpenClaw, Питер Штайнбергер, лично прилетел на мероприятие. Более 1200 разработчиков использовали OpenClaw в качестве основной платформы для создания шести крупных проектов: системы управления рисками в сельском хозяйстве, платформы биоинформатики, нейросистемы для умных городов и др.; изначально его выступление было запланировано на 30 минут, но в итоге он говорил более двух часов.
(Предыстория: волна ИИ накрывает всё, и криптостроители оказываются в выгодной позиции? Три крупнейших финансовых гиганта голосуют ногами, доказывая это.)
(Дополнительный фон: Всемирная золотая ассоциация совместно с BCG выпустили рамочную концепцию токенизированного обмена золотом, открыто выступая против Tether и Paxos.)
В марте 2026 года, по инициативе Ассоциации блокчейна Института технологий Великобритании, прошёл UK AI Agent Hackathon 2026 в Лондоне. Этот хакатон был сосредоточен вокруг OpenClaw как основной технологической платформы и собрал более 1200 зарегистрированных участников. В день Demo Day онлайн-трансляцию смотрели более 5000 человек, что стало рекордом и подняло событие на вершину глобальных трендов платформы X.
Многие участники считают его «первым в мире университетским OpenClaw Hackathon». Для этого мероприятия Питер Штайнбергер лично прилетел в Лондон.
7 марта команды из разных университетов представили прототипы, созданные за неделю, охватывающие широкий спектр — от сельского хозяйства и биобезопасности до городского управления и DeFi. Ниже представлены шесть проектов, заслуживающих особого внимания:
AgroMind интегрирует спутниковое мониторинг посевов, метеоданные и рыночные сигналы, создавая систему прогнозирования и автоматического хеджирования рисков в цепочке поставок сельскохозяйственной продукции. Основной сценарий — автоматизированный рабочий процесс хеджирования.
Информация о цепочке поставок в сельском хозяйстве всегда связана с денежными вопросами. Цены на сырье резко колеблются, зачастую из-за климатических факторов, заложенных за несколько месяцев до этого в определённом регионе, а рынок реагирует только после появления новостей. AgroMind заполняет этот пробел. Он объединяет спутниковое наблюдение за посевами, метеоданные и рыночные сигналы. Когда спутниковые снимки показывают признаки ранней засухи в бразийском регионе выращивания сои, ещё до появления официальных отчётов система уже работает. Она проверяет запасы пользователя и текущую волатильность рынка, разрабатывает план хеджирования и, при подходящих условиях, размещает ордер на торговой платформе. Можно сказать, что это не просто AI-инструмент, а аналитик, который следит за рынком перед спутниковым изображением — только он не спит.
Биоинформатика сталкивается с давней проблемой: лучшие аналитические инструменты и знания зачастую заперты в нескольких университетах и фармацевтических компаниях, обычные исследователи к ним доступа не имеют.
ClawBio стремится повторить успех Hugging Face в области AI-моделей, но в биоинформатике. Это открытый репозиторий биологических навыков, содержащий проверенные и воспроизводимые аналитические умения, которые любой агент может вызывать напрямую — например, для скрининга токсинов или определения опасных биологических функций.
Один из интересных сценариев: пользователь фотографирует упаковку лекарства, агент обращается к ClawBio для поиска в локальных геномных файлах и через несколько секунд возвращает персонализированную дозировочную карту. Все данные обрабатываются локально, без загрузки на сервер. Такой «Local-First» подход особенно важен в медицине для защиты конфиденциальности.
BioSentinel ставит перед собой более амбициозные задачи. Он использует глобальные данные по общественному здравоохранению, постоянно собирая информацию из источников WHO, CDC, CIDRAP и других. При обнаружении новой угрозы система автоматически определяет целевые белки патогенов и вызывает биологические инструменты RFdiffusion и ProteinMPNN для разработки потенциальных терапевтических молекул.
Каждая кандидатная молекула проходит предварительную проверку в токсикологической базе, чтобы исключить создание опасных веществ. Весь процесс управляется через чат-интерфейс: исследователь формулирует требования, агент сам планирует работу с инструментами. Это значительно снижает порог входа в вычислительную биологию.
Изначальная идея этого проекта проста: в Лондоне ежедневно генерируется огромное количество данных с датчиков — о движении транспорта, качестве воздуха, состоянии инфраструктуры. Но эти данные зачастую разрозненны, и никто не знает, какова реальная ситуация в городе в данный момент.
Команда использовала OpenClaw для одновременного мониторинга трафика, качества воздуха и финансовых рынков. Если в районе резко ухудшается качество воздуха, система не просто логирует это, а активно предлагает жителям и школам маршруты с меньшим загрязнением. Если какая-то уличная лампа или датчик выходит из строя, реакция системы значительно быстрее, чем при ручной отчетности. В перспективе команда планирует открыть этот фреймворк для местных властей, интегрируя его с существующими городскими системами, а не создавать всё с нуля.
Большинство AI-продуктов создаются для технологических компаний, а не для малого бизнеса на улице Кингстон-стрит. Highstreet AI хочет устранить этот разрыв.
Они предлагают внедрить команду координирующих агентов: один — для понимания требований клиента, другой — для проверки наличия товаров, третий — для подготовки счетов и ссылок на оплату, а последний — для отображения кнопки «Одобрить» на панели управления.
Весь процесс сводится к последнему шагу — подтверждению. По словам Highstreet, эта система экономит более 10 часов в неделю одному владельцу магазина и не требует технических знаний.
Между обычными частными инвесторами и институциональными существует глубокий разрыв — не только из-за разницы в капиталах, но и из-за уровня анализа и скорости реакции.
AlphaMind — продукт, заполняющий этот пробел. Пользователь может сравнить свой инвестиционный портфель с публичными позициями, например, Бёрджетта, а система не просто показывает график, а через агента OpenClaw анализирует концентрацию активов на разных брокерах и платформах, выявляя риски и автоматически балансируя портфель.
Её миссия —: прошлые инструменты показывают, что произошло, AlphaMind объясняет, почему, и автоматически устраняет причины.
В ноябре австрийский разработчик Питер Штайнбергер выпустил проект «Clawdbot», который можно управлять через Telegram или WhatsApp — он помогает вести календарь, обрабатывать почту, запускать скрипты и даже просматривать сайты.
Никто не ожидал, что за два месяца этот проект станет вирусным в AI-сообществе. В конце января 2026 года OpenClaw стал популярным, а 14 февраля Steinberger объявил о присоединении к OpenAI для разработки следующего поколения личных AI-агентов. Проект OpenClaw был передан в независимый фонд с открытым исходным кодом. Этот разработчик, только что ставший центральной фигурой в мире AI, благодаря хакатону оказался в Лондоне.
Поездка в Лондон едва не сорвалась. Организаторы сообщили, что перед вылетом у Питера возникли проблемы с визой, «вся команда была в панике», и только за два дня до мероприятия удалось решить проблему. После получения визы он даже сменил рейс, чтобы точно успеть на все запланированные мероприятия. Впервые войдя в аудиторию Имперского колледжа, он просто уставился в телефон, внимательно делая заметки и готовясь к выступлению, без всякого «инфлюенсера» в сфере AI.
На этом хакатоне Питер
На следующей вечеринке Sequoia Capital один разработчик, не успевший купить билет, стоял под дождём у входа. Питер заметил его, не раздумывая подошёл и начал разговор. Когда его спросили о том, как взрыв агентных технологий изменит будущее крупных моделей, он честно ответил: «Я не знаю. Я лучше использую доступные инструменты, чтобы создавать что-то интересное».
Изначально его выступление было запланировано на 30 минут, но атмосфера была настолько хороша, что он задержался более чем на два часа. Организаторы позже признались: «Это было очень важно для нас, честно говоря, мы ему должны извинения».
Когда Питер покидал Лондон, он сказал: «Ты не ищешь смысл, ты создаёшь его». Возможно, именно это самое важное для каждого, кто хочет что-то изменить в эпоху ИИ.
Сам Штайнбергер не очень любит криптосообщество, но список проектов на DoraHacks и его личные позиции явно противоречили друг другу. На странице проекта появились идеи, реализуемые в Web3:
· Самая частая тема — идентичность и суверенитет агента. ClawOS построен на протоколе Nostr, каждый агент имеет независимую личность и кошелёк, не зависит от платформ; Cortex.OS пытается решить проблему «черного ящика» в AI Web3, делая каждое решение агента прозрачным и отслеживаемым в блокчейне.
· Другой подход — управление финансами. Trading Narwhal и Vibe4Trading делают ставку на то, что агент сможет перейти от помощи в анализе рынка к непосредственному выполнению сделок, хотя архитектура OpenClaw сама по себе не очень дружелюбна к приватным ключам.
· Также появились интересные проекты по управлению и общественному контролю: WatchDog использует шесть автономных агентов для постоянного мониторинга государственных контрактов Великобритании, CivicLift позволяет гражданам взаимодействовать с местными властями через агента, а GreenClaw — это центр городского безопасного управления с несколькими агентами.
Но с самого начала безопасность остаётся самым сложным препятствием для внедрения OpenClaw в Web3. Агент может получить доступ к файлам, API и системам пользователя, но никто не следит за тем, что он делает. В сценариях с реальными активами использование OpenClaw требует особой осторожности.
