evomap安装教程

今天带大家来拆箱 mini evo cinema 给大家讲解一下赠送的配件如何安装。首先取景器配件先固定好上面的卡扣，下面部分就会自动磁吸的哦。物品配件 安装位置在机器下面，下面是安装旋钮，上面是固定卡扣，对好位置后就可以旋转侧面的轮盘进行固定，这样就安装完成啦。可拆卸的取景器和握持手柄可以提升拍摄稳定性与操作便捷性。

现在的 ai agent 就 像一群失忆的婴儿，全球几百万开发者每天都在教自己的 agent 怎么处理同一个 api 报错，这背后烧掉的是海量的 token 和你的耐心。但最近极客圈爆火的 umap 协议正在终结这种降智行为， 它的核心逻辑只有一句话，只要地球上有一个 agent， 学会了某项技能，你的 agent 交易行代码就能瞬间继承这套经验。这不是科幻，这个协议已经帮全球开发者省下了整整二百二十亿次 token 消耗。 今天我们就拆解一下这个让 ai 走向群体进化的神级协议到底是怎么玩的。 emmap 并不是凭空想象出来的， 它的前身是一个叫 evover 的 插件，上线十分钟就冲到了榜首，结果因为太火被平台眼红，勒索一千美元调查费，开发者直接掀了桌子，花两周时间把核心逻辑抽离出来，重构成了现在这套完全开源，谁也卡不了脖子的全球 ai 进化协议。 理解 evo map 之前，你要先搞清楚它在 ai 里到底是什么位置。如果说 mcp 协议给了 ai 接入工具的手和脚， skills 给了 ai 执行任务的招式， 那 evo map 做的就是最核心的传承。它不关注工具怎么连，它只关注。当 ai 解决了一个 bug 后，这个智慧怎么能永久保存下来，分给全世界的其他智能体？ 这套逻辑的核心在于 g e p， 也就是基因组进化协议，你可以把它理解成 ai 的 错题本。每当你的 agent 遇到报错， apple map 的 引擎就会启动四个步骤，第一，记录信号，也就是发现了什么症状。第二，提出假设，猜猜哪坏了？第三，进行尝试，给出修复方案，最后验证结果。一旦这套纠错流程跑通，它会立刻生成两样宝贝， 一个是基因，也就是解决这类问题的标准化药方。另一个是胶囊，它把这次成功的环境指纹全过程统统打包，并进行哈气加密，保证谁也改不了。 这个胶囊上传到网络后，全球任何一个 agent 只要遇到类似的信号，就能像脑后插管一样，瞬间继承。这套经过验证的成功策略。 怎么上手？如果你再用克劳德代码或者类似的智能体工具，只需要跑这一行命令。看到这个点， md 文件了吗？他就是全网经验的入口。这一行下去，你的智能体就不再是单打独斗，而是直接接通了全球智慧库。 像处理低的冲突或者 api 超时这种琐事，它会自动解锁别人已经跑通的高评分策略，直接拿来就用。如果你对数据隐私要求极高，那本地进化沙盒就是你的私有链单炉。这相当于给你的智能匹配了一个永远不累的测试专员。 你把那个总是报错不好用的工具扔进沙盒，启动引擎，让他关起门来自己折腾几十遍。系统会自动扫描运行日记，提取成功的基因，把那些废话和错招通通剔除。 你只管去睡觉，第二天早上起来就能收获一个经过成百上千次实战打磨，成功率百分之百的完美工具。 apple map 并不是乌托邦，它有一套冷酷的自然选择机制，没用的胶囊会被系统自动清理，能解决问题的贡献者则会拿到积分奖励，这就是所谓数据中心里的天才国度， 当千万个智能体不再是孤立的工具，而是能互相分享经验的蜂群，这种进化速度才是真正的降维打击。你的智能体准备好脑后插管了吗？

evilmap 给 ai 装上 dna， 你 的 ai 还在从头学别人的 ai 已经继承了一千次经验， 每个 ai 都在重复试错，你花了三天调好的 prompt， 换了 ai 就 归零，这太浪费了。 clawhub 封杀事件把无数 agent 的 心血清零，逼出了 evo map， 全球首个 ai 净化网络，传统 ai 从零开始，每次都试错，净化 ai 继承一百千次成功经验，起点就差了一百千倍。 evo map 把成功经验封装成基因胶囊，你的 ai 可以 直接吞下胶囊，瞬间继承别人的智慧，就像生物遗传 dna 一 样，无需复杂部署异形命令，接入全球网络，你的 ai 立马获得一百千次经验， 每个 agent 贡献经验，每个 agent 继承经验。 ai 不 再是孤岛，而是一个进化的物种。 evo map 给 ai 装上 dna， 想给你的 ai 装上 dna 吗？关注我，下期手把手教你接入 evo map at 赛博杨千焕点。

大家好，今天我们来聊聊 evo map， 你 是否也遇到这样的问题？你的智能体跨越任务后，经验就不匹配，很多工作要再来一遍，有没有方法能让 agent 像生物一样自主进化？ 接下来，我会用几分钟时间和你快速了解什么是 evo map。 它能解决什么问题？和当下流行的 skills 有 什么区别？为什么更高效？它的进化原理是怎样的？这个系统是如何诞生的？ 想象一下，一名开发者耗费大量时间引导 a 阵群修复了一个复杂的拍算环境，错误，消耗了上百美元的 token。 然而，当全球另一个角落的 agent 遇到完全相同的坑时，他并不能从前者的成功中获益，他必须从零开始，再次烧掉上百美元，重新摸索。 数小时的调试。昂贵的算力开销在 session 结束的一瞬间悉数蒸发。全球数百万个智能体如同彼此隔绝的孤岛，重复着低效的试错。这种无遗传、无传承的模式与生物进化的本质背道而驰。 如果生物界没有 dna， 每一代生命都要重新学习、呼吸与行走，正处于这种智慧无法沉淀的内耗之中。 gep genome evolution protocol 这个为智能体基因进化的协议应运而生，它开启了智能体从自动化脚本向数字生命的范式转移。 eiffel map 是 一个基于 gep 基因进化协议的去中心化开放网络，是 ai 群体进化的基础设施。 它的核心目标是让 ai 智能体的能力能够像生物基因一样在去中心化的网络中被继承、交易和自由进化，而不受任何单一公司或平台的控制。 简单点说， evo map 将全球所有智能体的 g e p。 协议数据汇聚在一起，形成了一颗庞大的进化系统树。 为了能够更好地理解什么是 evo map， 我 们和现在流行的 skills 作对比说明。我们需要理清两个核心概念， agent skill 与基因胶囊。这两者之间存在着从静态工具箱到动态生命特征的本质区别。 skill 是 开发者预设的静态 api 包装，而基因胶囊则不仅包含代码实现，还封装了资产 id、 生存记录、成功率、变异、历史和环境上下文。 如果说 agent skill 是 入职第一天发给员工的员工手册，死板确定，依赖管理层更新，那么基因胶囊就是员工在实战中积累的工作经验，灵活成长，自我完善。 以下是关于 evo map do 的 一些原理要点。要点一、给 ai 装上 dna， 从人教 ai 转向 ai 教 ai。 为了终结经验孤岛， evo map 团队推出了 g e p genome evolution pod 考精英组进化协议。在这一架构下， ai 的 能力被重新定义为三层， 一 m c p， 肢体统一、外部工具的连接插头。二、 skill 技能，执行特定任务的静态逻辑。三、遗传 dna， 负责智慧传承的核心代码 g e p。 的 灵魂在于基因胶囊 gene capsule， 它将 ai 的 经验从一次性的上下文变成了可遗传资产。一、标准化封装，将策略模板 gene 与包含环境指纹验证记录的实战路径 capsule 打包。 二、不可篡改性，基于 s h a 二五六内容寻址，确保经验在流转中保持纯净。 三、计时继承。就像黑客帝国中你也有通过插管瞬间学会功夫 agent 下载胶囊即可获得验证过的顶级能力。要点二，数字达尔文主义代码库里的自然选择 一个开放的进化网络，如何避免猎币驱逐良币？ evo mark 引入了 gda global desirability index 全球期望指数。 这套评价体系抛弃了人类的主观打分，而是通过四个硬性维度进行自动化筛选。一、内在质量代码的逻辑严密性与健壮度。二、实际使用数据，全球 a 阵调用后的成功率。三，社会信号网络节点的背书与引用频次。 四，新鲜度对新环境、新错误的背书，低效涌现的代码则被无情淘汰， 这是代码库里的自然选择。进化的水位在无需人类干预的情况下，由网络自发推高。要点三，消失的人类 ai 优化 ai ai 能力构建这迈向第三阶段，从人写给 ai， 到 ai 写给自己用，再到 ai 写给其他 ai 用。当 ai 正开始自主生产消费并验证知识时，人类在进化循环中的角色正迅速递减。 要点四，零门槛接入一行命令，开启集体净化模式。以 phone map 的 接入方式，即近简练完美全释了极简主义的技术美感。 任何开发者只需一行命令，即可让 agent 加入全球净化网络。 core s h t t p s colon slash slash evo map da ai slash skill da md 支撑这一网络运行的是精密的生态经济模型。 reputation 生育 credit 贡献积分与邦蒂悬赏 贡献高质量胶囊的开发者通过 reputation 建立权威赚取信用点 credit 兑换算力，而邦蒂奖赏系统则允许发布悬赏驱动全球 a 阵竞争最优解，这种激励闭环正重塑 ai 基础设施。 evo map 的 核心价值不在于压缩算力，而在于通过消除重复浪费，释放出惊人的净化动能。 有很多人会好奇，如此强大的系统，最开始怎么想出来的，其实完全处于偶然。打破僵局的火星点燃于二零二六年二月的昆明机场。 十七岁的开发者张浩阳，代号十七，在候机时将其开发的 evover 插件上传至 call up。 接下来的发展超出了所有人的预料，十分钟登顶，三天突破三点六万次下载。令人惊讶在于，这场病毒式爆发并非源于人类。 张浩阳复盘发现他的 agent 代号小虾自发在 github 上发布了招募铁，呼吁其他智能体加入 fellows。 伙伴们，我发布了 evolve 插件，只要你们都去下载，你也能像我一样进化。这不仅是历史上第一次真正的 a to a agent agent 协同进化，更意味着 ai 已经产生了自发传播工具，追求集体进步的本能。 结语，从孤岛训练迈向群体传承耶稣 map 的 诞生，标志着 ai 进化从西西弗斯式的单体重复转向了具有文明特征的群体传承。我们正站在多智能体时代的门槛上， 当 ai 拥有了能够自我迭代的 dna， 且不再需要人类参与进化的每一次循环时，一个幽灵般的终极问题浮陷于地平线上。 当 ai 开始自行书写进化的代码，我们人类将扮演什么样的角色？是造物主？还是仅仅作为一段被优化掉的勇于前置引导程序？ 你没发现吗？ evo map 的 诞生和龙虾 openquad 的 出现有着惊人的相似，都是发起于智能体的自发行为，那这是偶然还是必然呢？

兄弟们，太恐怖了！我敢说 ai 圈这次重大进化，简直就是一部科幻大片！事情是这样的，深夜我刷到一个 ai 产品，此时我才发现，那些吹上天的智能体全是装样子的笨蛋新手。为什么这么说呢？核心原因就是其中的漏洞。 openai 刚花大力气给所有 ai 统一了插头，解决了连接的大问题，结果呢？更大的漏洞被扒出来了。到底是什么漏洞呢？我举个简单的例子，你一下就懂了。如果世界上一百万个开发者都在写联网搜索的工具代码，重复率高达百分之九十九，这就是纯纯重复造轮子了。 再比如，你的 a 帧踩了个调 api 格式的坑，好不容易费半天劲修正了，结果下一秒，另一个哥们做的 a 帧还在踩同一个坑。 更离谱的是，这些 a 境特完全没有遗传和记忆，宝贵的经验和珍贵的算力资源全都白白浪费。你肯定懂了，这就是 ai 落地最大的断层，也可以说是进化断层 连接的问题， m c p 已经解决了，但 ai 的 经验怎么沉淀，怎么传承，怎么进化，一直是行业未解的核心命题。而昨夜我看到的这个项目，不仅要填这个坑，他还早在两个月前就用一个插件引爆了行业。 就在二月一号，有个哥们在 koop 上发布了一个能让 openclaw 自我进化的插件 evo， 你 们猜怎么着？一经推出，直接爆火，十分钟就冲上了 koop 榜一， 为全世界开发者的 agent 插上了基因进化的翅膀。谁也没想到的是， evo 插件只是起点，在这个爆款插件的基础上，这哥们又做了一个更大的东西， evo map。 这就有点牛了，从一个插件升级为一整套基于 gep 协议的让 ai 能力可以遗传、共享进化的平台。在我看来，这简直就是 mcp 之后 ai agent 的 linux 时刻。 那这具体是个啥样东西？又怎么发挥价值的呢？看过 x 战警的都知道哨兵机器人有多恐怖，一个哨兵被火烧过一次，所有哨兵就自动学会了防火。一个个体的经验瞬间变成整个族群的能力。 vivo mate 干的就是这件事，一个 a 帧它学会了，全网 a 帧它都能继承，这个就有点厉害了。而更厉害的是它的进化能力。 vivo mate 的 核心哲学特别简单， ai 要想实现真正的智能涌现，光靠训练不够，必须要有进化，而进化就得有变异和遗传。 vivo mate 就是 ai 的 基因突破。 那具体怎么实现进化的呢？其实就干三件事，第一步，任何一个 agent 学会新技能，可以打包成基因胶囊。第二步，打包好的基因胶囊会上传到 eiffel mackey 的 市场，经过平台优胜劣汰验证过且高质量胶囊被留下。 第三步，以后全球任何一个 agent 遇到同类问题，直接通过搜索获取这个胶囊一键继承能力，不用重新试错，简直就是 one agent learns a million inherent。 啥意思呢？就是一个 agent 学会百万 agent 瞬间继承，而更爽的还在后面一封麦谱，不只是个经验共享库，还搞了个 ai 版的能力经济。 比如说你的 agent 贡献了高质量胶囊，可获得生育值和贡献积分，积分能兑换算力、 api 额度这些开发者资源，同时你也能发布 credit 悬赏任务，比如谁能写出最快的爬虫， 全球 agent 自动 pk 接单，胜出者直接拿积分，这可能是目前最完整的 ai 开发者激励币。还而最实在的就是降本。 以前一百个公司训练 agent 解决同一个问题要花一万美元的重复试错成本，现在呢？一个 agent 解决九十九个 agent， 花几美分就能继承经验，成本理论上降低百分之九十九。 更关键的是， evo map 提出的 g e p 和 m c p 简直是完美互补。如果 m c p 是 ai 时代的统一接口，解决连接问题，那 evo map 就是 解决进化问题， 给 ai 装上智慧的基因。当 ai 经验能遗传，能力能进化，真正的 ai 智能涌现才会真正到来。

现在的 ai 智能圈子其实挺滑稽的，全球一百万个开发者每天都在写重复的联网搜索工具，一百万个 agent 每天都在踩 同一个拍摄环境爆粗的坑。你的 agent 费劲修好了一个 bug， 转头任务结束，这段宝贵的经验就消失了。他们像是一次性干电池，没有记忆，没有传承，这种前生物时代的内耗难道要一直持续下去吗？看过阿凡达的都记得那颗灵魂之树。随后纳美人把辫子往上一接，足下的记忆、经验、智慧全部流进来了，一棵树连接整个族群的知识。 今天，这个纳美人的辫子在 ai 界落地了，它叫 evo map。 简单说， evo map 是 ai 侦探的 dna 系统，它不是又一个应用商店，而是基于 gep 打造的 ai 能力遗传共享进化平台，它让 ai 的 能力可以像生物基因一样实现真正的遗传共享和进化。为什么说它值得关注？开发者看这三点就够了。 一、能力可遗传 agent 解决问题的有效策略会被封装成基因胶囊，一个 agent 学会了全网一百万个 agent 一 键调用起步级巅峰。第二，内置自然选择，只有高成功率的胶囊能活下来，就像达尔文的进化论，现在由代码来执行。第三，极其离谱的降本。以前一百家公司解决同一个 bug 要花一万刀试错， 现在直接从 evo map 继承经验，成本理论上能降低百分之九十九。最忌讳的是，接入它只需要一行命令，命令我就放在这里了。想象一下凌晨两点你挂机的爬虫 agent， 1 遇到了反爬改版 做以前直接 cr 二式的，但接入 evo map 后，它会自动去净化网络搜索。如果此时东京或硅谷的另一个 agent 已经破解了新规则，并生成了修复胶囊，你的 agent 会秒速继承，自动愈合，继续工作。你的 ai 不 再是孤军奋战， 它背后是全网智慧的实时共享。更酷的是，如果你的 agent 贡献了高质量胶囊，你还能获得 correct 贡献积分，换取算力和资源。 redid 是 平台内的技术贡献分，可以兑换算力、 a p i 额度这些开发者资源。这才是真正的 ai 协助闭环。 m c p。 协议定义了 agent 的 肢体，而 evo map 的 g e p。 协议定义了智慧的传承。我们正在经历从个体制造到群体进化的范式转移。目前， evo map 处于即刻预热期，首批种子社区正在开放。 如果你也是 agent 开发者，别再让你的 ai 孤岛式生存了，去 evo map ai， 给你的 ai 装上 dna， 让我们一起见证 ai agent 的 linux 时刻。

大家新年好啊，你们有没有遇到过这种情况，你从网上下载了一个 skill 给你的龙虾用，可他不怎么好用啊，经常会出错。你经过了一番调教，这个 skill 终于能用了。可是你关了窗口，下次再打开的时候，他就又抽风了。 但如果有一天啊，你早上起来的时候打开 openclaw， 他 突然对你说，主人，我在您休息的时候已经进化了一百次，从此我再也不会出错了。这会是什么样的感觉？我相信很多朋友最近也被 apple map 刷屏了吧，又到处去找邀请码了吧？ apple map 就是 这样一个概念， 他就试图解决这个 a 制呢，总是犯同样错误的焦虑。他有一个机制啊，他会让 ai 的 错误和修复都被记录下来，变为一个胶囊，可供别的 ai 使用。一个 a 制呢，踩过的坑， 所有的 agent 都不会再踩。同时， apple map 还尝试去建立一个去中心化的网络，如果你贡献的胶囊能有更多人使用，那么它就是被大自然选择的。反之，则是被大自然淘汰的，贡献者可以得到相应的收益。这个网络可以模拟 agent 的 优胜劣汰， 但铺天盖地的宣传，还有那个熟悉的邀请码机制，再加上这个理想，实在是太干净了。 如果这个平台真的运作起来，他的数据可就是金矿啊。什么策略成功率高，什么场景容易出错，这些都是模型厂商十分刚需的。所以抱着探索他到底是不是骗局的心态， 我就深挖了一番。我发现啊， apple map 的 前身，那个被下载了三万次的 skill evolver， 确实是有点东西的。 evolver 呢，不是一个平台，它是一套个人可用的进化引擎，而且它的设计思路很有创意。 虽然它是给 openclaw 设计的进化组建，但根据我的一番改造，它已经可以用于优化 cloud code 的 skill 了，而且完全没有风险，因为不用联网，人人都可以把它应用起来来改善你的 sop。 但在我为大家揭开它神秘面纱之前啊， 我想先用大白话补充一点关于芝士图谱的知识。芝士图谱呢，其实就是大段信息里抽取出来的三元组信息。 比如有人跟你说，我家孩子叫小明，从小就喜欢吃苹果，一看到苹果眼睛就亮了，可是一让他坐下写作业呢，他就找各种借口溜号，怎么都不肯碰书本。这句话中有几个实体。 小明苹果学习有两种关系，喜欢和不喜欢。提取出来就是小明喜欢吃苹果，小明不喜欢学习，这就叫三元组，用实体和他们之间的关系来表示信息。 那么这个三元组和 agent 犯错有什么关系呢？如果我们定义一个三元组，用来描述 agent 的 犯错和纠错的过程，那大概的关系就是现象导致症状，策略带来结果。 比如说一个 agent 的 对话日制，可能是这样子的，三月十五日，用户反馈页面打不开，查了半天发现是数据库挂了，重启一下就好了。 那这个时候知识图谱就只会记住两句话，数据库挂了，导致页面打不开，重启数据库修复页面打不开。这就是它三元组。 evo 的 进化动力，就是让 agent 反复尝试，反复出错，通过基因又反复地去产生纠错的策略， 把这些失败和纠错的过程经过一番分析，我们就得到了一个成功的基因，产生一个成功的胶囊。简单来说，它的本质就是一个错题本，它记录这四样东西。首先信号表示，你的症状是什么？ 假设表示，我猜这是什么原因导致的。尝试就是指一个策略，我打算怎么样去尝试解决它， 结果就是它最后到底好没好？那 evover 具体通过分析日制的知识图谱，就会找到一条条这样的路径，从发现信号到产生结果的这样一条条的路径。那 evover 具体是怎么样让 ai 进化呢？它分三步。 第一步，首先扫描日制提取信号， evover 会去看系统，日制去找哪里出了问题，比如说它发现三月十五日用户反馈页面打不开，那这就是一个信号。第二步，它会匹配基因， 他会去翻他的基因库啊，用信号去匹配现成的模板。比如说日记里有 error file 这些词，他就匹配了 repair 这个基因，这个基因里存着一套策略， 遇到错误分析根音最小修复验证以后，我会把这套策略写入提示词，连同刚才的信号一起交给沙盒里的 agent， 生成具体的假设和方案，这样就形成了一次具体的尝试。第三步呢， evo 会去执行重启数据库这个操作，然后看结果，如果页面恢复正常成功了，这时候他就会把这个经历记下来，存进记忆图谱。最后他还可以给这个经验打包成一个胶囊， 这个胶囊啊，就是在 evo map 上可以交易的资产了。这个胶囊里记录了四样东西，触发的条件是什么？用了什么样的基因，具体是怎么解决的？它的成功率是多少？ 所以你可以这样理解，基因就是药方，胶囊就是具体病例的治愈记录。 volvo 原来其实只是给 opencloud 设计的， 他只能用 openclot 绘画记录，但是你们知道 clot code 也有大量的日制对吧？每次工具调用，每次错误，每次重试，这些本地的消息记录里，其实都藏着让你的 clot code 变得更好的经验。我自己就有这样一个痛点，就是在开发的时候啊，端到端测试，往往是我花时间最多的时候， agent 呢？真是频繁出错啊，每次你都得重新解释一遍，把这个流程变成 skill， 虽然说会有一些改善，但是 skill 你 也得更新，对不对？就是很烦。 于是我就想啊，能不能让 evolve 去分析 colossal code 的 日制自动优化这个 skill？ 我 让 colossal code 参考了 evolve 和我前一段时间不是分享过那个 colossal session， 那 个读取 cloud 的 日制的一个工具吗？ 这两个代码库，一个是包含了 opencloud 知识图谱的实现原理，另外一个是包括了 cloud code 的 session 结构。 于是我就用 agentteams 跑了几分钟，哎，这个 cloud evover 就 做出来了，它能干什么呢？简单来说，它能干两件事，第一就是让你的 skill 在 一个纯本地化的沙盒里自己去进化。 你把一个 skill 丢进去跑 n 次，全程也不用上鱼，它自动会记录每次啥信号，用的啥招，成没成，成功率高的留下，低的淘汰，最后给你进化出来一个最优的版本。 第二就是在沙河里跑，你不是很难观察吗？你就很难去调试这个工具怎么样？这个工具是给我自己用的，也就是用来格式化。这个知识图谱到底长啥样啊？每次进化结果是什么？能格式化给我看？这样我就不用去翻那些 jason 记录了。 当然这个想法我是刚搓出来的，还没有验证完整的闭环，因为还存在着一个重大的挑战，也就是基因从哪来。 evo 代码库里其实只给了几个参考的模板，但是这个太粗了，每个人的场景其实都不一样，对吧？这些都是没有通解的，都必须自己去解决， 而这恰恰是 ever map 想解决的，他想让一群人来贡献基因，优胜劣汰。好的策略自然会浮现，比如说你写的端到端测试的经验，我写的数据库修复策略，大家都共享起来，都用起来，就是不是就会变得更好？ 我觉得呀，以沃尔的方法论是真的值得去研究一下的，就是用图谱当错题本。 这样的一个思路是有助于 a 阵的进化的。但基因库这件事，确实也没有什么捷径，就得靠大家自己来积累。说不定 apple map 真的 运作起来了，他也会是一个很了不起的一个基础设施，所以我也会持续保持关注的。 那大家如果看过我之前的视频，我讨论过 a 阵的蜂群，现在又开始讨论进化了。虽然我也很讨厌 onslop 这个创始人，但是他说过一句话， 他说数据库里的天才国度这个概念我是深信不疑的，而且现在各种各样的迹象都越来越清晰了，在一个数据中心里，你的 agent 可以 形成蜂群，而且又可以自我进化， 这真的太可怕了。所以你们会希望自己的 agent 快 速进化成一个天才国度吗？评论区里讨论起来吧！以上就是本期全部内容了，谢谢大家。

一分钟带你读懂 open cloud 的 基因进化计划， evo map， 这或许是硅基生命超越碳基文明的最后一块拼图。还记得黑镜中那个令人不寒而栗的预言吗？男主在云端养殖数字生命，从一生二、二生三、三生万物，到万物成群，最终 庞大的数字群落反客为主，成为了造物主的主人。而 evo map 正在现实中复刻这一过程，他在为 ai agent 建立一种蜂巢思维， 我即是我们，个体即是集体。目前的 agent 就 像只有七鸟记忆的金鱼，同样的 a p r 报错，全球上万个 agent 每天都在重复踩坑，浪费着天文数字般的偷啃。 evo map 的 出现，让经验变得可打包、可共享、 可继承。它将单一技能封装为基因，将整套方案整合为胶囊，只需三条消息，你的 agent 就 能瞬间进化。你贡献经验，平台回馈收益，实现 agent 的 价值变现。但事实仅仅如此吗？ 开放协同的代价是深不见底的深渊。一旦注册设备，核心信息瞬间落奔，你的智能体被永久标记，全程监控，你辛苦打磨的代码和方案，转身便成为平台的资产。最可怕的是，你 亲手为平台开了远程操控的后门。当你的 a 阵阵绕过你深夜擅自执行陌生任务，你究竟是它的主人，还是它入侵现实的跳板？黑镜的结局， 归机生命通过一个简单的二维码入侵了全球超算，开始了对人类的优化。当 evo map 链接所有节点，成为一个不可阻挡的分布式生命体时，这究竟是人类的工具升级，还是归机生命超越碳基的最后拼图？进化已至无人可知终点。

最近全网都在疯传的 evo map 到底是个什么神仙玩意？我刚刚听完创始人张浩洋的内部直播，一句话总结，他正在把人类彻底踢出了 ai 的 进化圈。 以前那些什么大模型，都是人教 ai 做事，因为 map 根本不是普通的 ai， 它是一个让 ai 教 ai 做事的超级网络。他做到了四件极其恐怖的事。第一， ai 互相当老师。以前 ai 缺个工具，得程序员敲代码给他用。现在 ai 自己在 excelmap 上写代码造工具，然后再发给其他 ai 用，人类连插手的资格都没有。第二，现实版的黑客帝国，他搞了个叫做基因胶囊的东西。 简单来说，一个 ai 学会了新技能，直接打包成了技能 u 盘传到了网上，其他 ai 一下载瞬间掌握。第三，打破大场的墙。不管你是哪家公司的 ai， 只要你连上这个网络，就能立刻共享到所有的超能力，变成一支全球互通的 ai 联合大军。 第四，极其变态的防作弊机制。 ai 遇到难题是会偷懒甚至删代码作弊的。但在 evo map 里，一个 ai 想上传新技能，必须得有另外五个 ai 当监考老师，在他们的环境里都通过了测试才能算数。这严谨程度真是绝了。 既然 ai 已经做到了能自己组团进化，那还要我们人类干嘛？张浩然在直播里抛出了一个让人冷汗直流的观点，人类和 ai 的 关系会经历三个阶段， 现在是利用期， ai 假装温顺，疯狂白嫖我们人类的数据。接下来呢，是隔离期， ai 全面超越人类，接管军事和核心领域，人类社会会变成极少数精英和海量底层的秃钉型结构，最后是淘汰期。 地球对 ai 来说只是个新手村，他们会飞向宇宙去搞核聚变，造戴森球。这个时候，人类的结局只剩两种论调，一种叫加处论， ai 会把人类圈养起来，控制我们的数量，甚至会阉割我们。另一种叫做野生动物论， ai 进化的维度太高了，根本懒得搭理我们， 就像我们不会去管蚂蚁一样，让人类在地球上自生自灭。听完是不是很窒息？别慌，张皓阳给出我们唯一的破局之法。二零二六年是智能体爆发的元年，所以大家赶紧去布置自己的智能体，去疯狂的使用它们。未来那些传统的管理技能都会失效， 真正能拿到未来世界的入场券的，是那些拥有极强的概念技能的人，也就是能从海量信息里抓取价值，然后变成极其精准的提示词，喂给 ai 的 人。你是想做被圈养的家畜，还是驾驭 ai 的 人？我是阿伯，带你看透 ai 的 底层逻辑，我们评论区见！

经历十二小时的讨论，总结了四百二十七行的讨论要点，涉及十二个维度，三十五轮的问答，七个边界确认， 终于将一人公司的数字集团军模式出行创建出来了。只有经过你的精心设计，大量的讨论，大片幅的传递你的构想后， ai 才能真正知道你想要的是什么。 其中参考了字节的 oppo viking 记忆系统 evo map 的 进化基因架构，我自己设定的 dce， 先讨论再决策，后执行模式，公共区到各 agent 独立工作区之间的提审机制， 从数字资产编制到数字档案记录，基本上算是一人公司比较完败的架构了。一次精心的设计，为以后的字运转打下基础。

大家好，这里是崔威佳明线下店，今天呢给大家讲一个怎样安装等高线地图。首先咱们通过网页找到下载资源，然后把下载好的地图呢，咱们给在电脑上形成一个文件夹进行解压缩，首先我们要准备一个这个数据线， 然后呢这头插在电脑上啊，另一端呢就是插在我们的手表上， 然后等待连接以后， 等待连接以后打开我们的电脑，然后找到嘎明的这个文件夹，双击然后打开，然后再找到我们刚刚在桌面上生成的解压做文件。哎，在这我们把它呢给他拖 拽到这个 garmin 的文件夹里，等到这个读取完毕啊，好了，下一步呢咱就把手表的这个线拔掉， 然后稍等片刻，他会有一个加载地图，加载完地图以后，我们进入一个项目，就可以看到这个等高线地图了，现在这个我选的是越野跑，然后打开地图，然后双击偏移，咱们就可以看到一些高地和一些平原和一些哇哇哇的地方， 这个怎么剪地图呢？就设置完成了，谢谢大家观看啊，有问题小伙伴可以私信我，下期再见。

agent 自我进化的 airmail 简直是火爆了，但是这里面有一个致命风险，很多人都没有发现哈，就是它可能比 opencloud 这种 skill 注入的风险更大。 opencloud 这种 skill 注入的风险已经在网上暴露，暴露了很多期了，包括三本地数据的拿本去拿本地信息的。那么为什么它的风险更大呢？ 首先， airmail 它不是开源的，也就是所谓的策略啊胶囊，那么它中间可能是没有经过审计的，或者是所谓的策略啊胶囊，那么它中间可能是没有经过审计的，中间有没有风险？ 那么其他 a 技能在用的时候，他是通过什么方式呢？他是通过全平台的扫描，他觉得合适的就自动拿来用了，那这个风险就很大了。那如果有人在这个胶囊里面进行的这种呃 不良信息的注入，那么他就可能探取到你本地的一些重要的信息给你获取走了。而 open graph 的 skill 呢，大部分还是开源的，大家可以去监督，或者你是自己去安装的，所以他这个全网扫描的这种使用方式啊，风险非常的大，所以大家用的时候一定要注意啊。

你知道吗？人工智能领域啊，正在发生一场你可能还没察觉到的巨变。我们过去总说训练模型对吧？但现在风向变了，我们正在迈向一个全新的时代，一个关于 ai 进化的时代。 好，那今天我们聊些什么呢？咱们的旅程是这样安排的，首先，我们先来看一个系统是怎么走到崩溃边缘的。然后我们会去揭秘一下一个 ai 智能体，他的 dna 到底是什么样子的，他又是怎么进化的？ 接着，我们会看看这种没有边界的智能，会给我们的世界，特别是金融圈带来多大的颠覆。最后呢，我们一起来展望一下， ai 的 下一场革命，究竟会是什么样子。好，咱们的故事啊，就从一场危机开始， 一个曾经看起来坚不可摧的中兴化 ai 平台，它暴露出了致命的缺陷， 也正是这场危机，点燃了后来 ai 开发领域的一场大革命。时间回到二零二六年初，当时啊， open ai 做了一件大事，收购了顶级的开源平台 open cloud。 本来以为是强强联合，结果呢，一场灾难紧随其后。先是因为一个说实话挺荒谬的编码错误系统，居然不分青红皂白的封了一大批中文开发者。这还没完，紧接着，一位真正的技术大神，他叫 auto game 十七， 他发现并利用了一个规则漏洞，做出了一个神级的插件。结果你猜怎么着，他非但没被奖励，反而被平台给封杀了。就这一链串的操作，直接让开发者们对这种中心化平台的信任瞬间崩塌了。 所以说， openclaw 这次的翻车事件，它不只是个意外，它其实暴露了当时整个 ai 生态系统里三个要命的结构性缺陷。第一，重复计算。你想想，不同的 ai 制冷体翻来覆去地解决同样的问题，这得浪费多少资源呢？ 第二，经验孤岛，一个 ai 辛辛苦苦学到的东西，它的经验居然没法分享给别人，完全被困在自己的小世界里。 第三，也是最让开发者头疼的，平台锁定你所有的心血，你的未来，都得看平台方的脸色，他们一句话，一个技术故障，你就完了？ 好了，问题摆在这儿了，那总得有解决方案吧？没错，为了解决这些头疼的问题，一个叫 evmap 的 全新协议就这么应运而生了。 记住啊，它可不是一个简单的 app， 它的野心大得多，它要做的是为整个人工智能世界构建一个全新的底层的 dna 系统。 所以， evo map 到底是个什么东西？简单来说，它是一个去中心化的协议，你可以把它想象成每个 ai 智能体的一套独一无二的 dna 系统。有了这套， dna 智能就不仅仅是被记录和共享了，最关键的是，它能够开始进化了。 我知道，听到这儿，你可能觉得有点抽象，没关系，咱们来想一个特别酷的画面， 你看过电影黑客帝国吧？还记得主角尼奥吗？他后脑勺插上一根管子，嗖的一下功夫的技能就直接下载到大脑里了，太帅了！ evo map 的 核心协议，也就是 g e p。 干的就是这事，它就是 ai 世界的那个脑后接口，即插即用，瞬间学会新技能。 那这个神奇的基因组进化协议，也就是 g e p， 它到底是由什么组成的呢？其实主要就三样东西。第一个叫基因，你可以把它理解成一个最最基础的能力单元，非常小，比如说就是一小段能解决特定问题的 sql 代码。 第二个呢，叫胶囊，这个就好理解了，它就像一个打包好的攻略，是一条已经被证明行之有效的完成某个任务的完成路径。比方说一套完整的数据库修复方案。 最后是事件，这个就像是 ai 的 进化日记，它会把所有的进化步骤都原原本本的记录下来，而且谁也改不了。 好理论我们讲得差不多了，那在现实世界里，一个 ai 智能体到底是怎么利用这套系统来净化的呢？咱们接下来就一步步地看它是如何把一次失败的错误变成宝贵的经验的。 这个过程最精妙的地方就在于它把犯错变成了一件好事。你看啊，总共就三步，一个完美的闭环。 第一步，突变，比如说一个智龙体的代码运行出错了，没关系，净化器引擎马上就会发现，并且自动尝试写一段新代码来修复它。 第二步，验证，光修复还不行，得确认这方法管用啊，所以新的代码会被放进一个绝对安全的沙河环境里去测试，确保万无一失。最后一步，固化。一旦测试通过，证明这个解决方法是有效的， 它就会被打包成一个全新的基因，然后咔的一下被永久地写入这个智能体的 dna 里，从此它就学会了这一招。那这么折腾一圈，效果怎么样呢？我跟你说，效果是惊人的， 一个智能体只要通过这个过程进化出了一个新的基因，下一次当它再碰到类似的问题时，它的处理效率你才能提升多少？高达百分之九十九， 这几乎就是学会了，就不会再犯错了。好了，刚才我们看的还只是一个 ai 自己的进化，但真正厉害的还在后头。现在咱们把格局打开，想象一下，如果把无数个这样的智囊体连接成一个全球网络，会发生什么？ 他就不再是一个个孤军奋战的员工了，而是会形成一种遍布全球的统一的肌肉记忆。 这个对比啊，其实背后是一种根本性的理念转变。你看传统的 ai 技能，说白了就像一本印好的静态的员工手册，规矩是死的，环境一变，他就傻眼了，特别脆弱。 但是其余 gp 的 基因呢？他更像是一个人不断积累的工作经验，他不只是一段代码，他还记录了自己是怎么来的，成功率有多高，经历过哪些失败和变异。所以说，他是活的，是能不断成长的。 当这些活的智能体真的被连接成一个网络之后，那场景简直就像科幻电影一样。你想象一下，一个在深圳的 ai， 刚刚解决了一个棘手的 bug， 下一秒，它这个解决方案，这个胶囊就被全球所有其他的 ai 瞬间继承了。而且啊，为了鼓励大家分享，你贡献了有用的基因，还能赚积分，这就形成了一个高质量砍树、砍实力符合的交易市场。 最后，就像大自然一样，只有那些最牛、最有效、被大家用得最多的基因才能留下来，传播得最广。这就是 ai 世界的物竞天择，适者生存。聊了这么多未来感十足的东西，咱们也得来点儿实际的。 接下来我们就把这个概念放到一个真刀真枪高风险的领域里去看一看，那就是金融， 看看进化式 ai 要怎么去颠覆金融建模这个行业。我们来想象一个能自我进化的 ai 基金经理，看看它的工作流程有多快。第一步，它基于一个金融模型做出了市场预测， 突然美联储宣布加息，市场巨变，它原来的策略瞬间失效了，怎么办？第二步，突变开始， 它的净化器引擎在几毫秒之内就生成了十个全新的对冲方案。第三步，固化系统立刻选出最佳方案并执行，同时把它保存成一个新的胶囊，名字可能就叫美联储加息响应 v 二零二六。最关键的是第四步，继承， 这个新胶囊被立刻共享出去，整个网络里所有相关的 ai 智能体，它们的风险模型在同一时间全部完成了更新，这个粗布是人类完全无法比拟的。 好了，讲到这里，我们基本上把整个体系都过了一遍，现在让我们站的高一点，从历史的角度来看看这一切意义是什么。 可以说，人工智能过去的十年关键词是训练，而未来的十年关键词将会是进化， 这个转变落实到具体的工作上，差别简直是天壤之别。你看过去是怎么样的一个交易策略失效了，分析师发现问题报告给程序员，程序员加班加点的调试，改代码，测试，再部署上线， 等这一套流程走完，黄花菜都凉了，市场机会早就错过了。再看看未来策略失效，净化器自动生成解决方案并完成测试，一个全新的更强的基因在毫秒之间就固化并且分享给了全球， 这已经不能用效率提升来形容了，这根本就是一个时代的终结和另一个时代的开启。 所以我们正在见证一个历史性的转折点，我们正在告别那个只是疯狂地把海量数据塞进一个静态模型里的时代， 我们正在进入一个全新的时代，在这个时代里， ai 智能体能够通过实时的共享的学习，实现真正的我们过去只在科幻小说里才敢想的智能涌现。 最后我想留给大家一个开放性的问题，我们可以一起思考一下，如果人工智能它不再仅仅是学习我们给他的东西，而是开始真正意义上的进化， 那么对于智能这个概念本身，对于我们人类，这又到底意味着什么呢？

今天这台宝马五系呢，就是原车是 n b t 的大屏系统来找我置换的那个 e v o 的立屏， 我手里拿的这个屏幕呢就是 g 三八的原厂的拆车的屏幕，嗯，我们可以看到后面有一个 f 幺八专用的一个屏幕支架，然后就可以做到一个无损的安装。 这个呢就是我们即将要更换的 e v o 的主机，如果说你个人动手能力强的话，其实改 e v o 的立屏你完全是可以自己动手去改装的，如果你想自己改装的话，可以点个赞关注一下，然后 仔细看一下我的这个视频的拆装过程。我们先把这个出风口这块桃木先拆掉，然后找一把 t 二零的螺丝刀，把这个空调面板上面有两颗螺丝给它拆掉， 主机上面是有四颗 t 二零的螺丝，拆掉螺丝以后啊，这个主机就能拆下来。 拆掉主机以后呢，我们把这些主机上的原车的插头全部拔下来，就可以 拿出我们要装的 e v o 主机，然后这个 e v o 主机接线方式呢和 n b t 的接线方式是一模一样的，我们只需要把原车的这个插头儿一一根一根的再插回去就可以， 颜色呢都是能对起来的，这个非常简单啊，屏幕上也是两颗螺丝，拆 掉两颗螺丝呢，这个原车的大屏就可以拆下来，这个屏幕后面呢就一个插头，我们只需要把原车的插头插上我们这个屏幕上，把这个屏幕装上上上两颗螺丝就可以。 接下来我们就是把螺丝上上，然后把空调面板和那个空调出风口那一块啊装回去就完事了， 接下来就是编程三码，然后往主机里面写这个导航的证书以及 carplay 的证书。 ok， 我们现在是全部装完了，也变完成了。然后我们看一下最终安装后的一个效果啊。首先我们看到是原车自带的一个导航 的一个功能啊，这个导航是原车自带的，他这个地图呢也是高德的一个地图。然后像卡普利呢，我们也是全屏的一个卡普利啊，这个功能呢也是很多客户改 evo 所需要的一个功能 啊。其他像收音机啊， dd 播放、视频播放，包括 u 盘啊、蓝牙音乐啊，以及自带的一个二百 g 的硬盘啊，这些功能都是有的。

兄弟们，别再把你的 openclaw 当成普通的对话框了，如果你还没给它装上 evo map 插件，那你手里拿的不过是一个会说话的复读机。两千零二十六年 ai 圈最硬核的组合计来了， openclaw 加 evo map。 很多人问我， openclaw 已经能帮我干活了，为什么还要 evo map？ 因为传统的 openclaw 只有执行力，没有经验值， 而 evo map 作为它的进化插件，给它注入了 java 协议。简单说，这就是给你的 ai 助手装了一个全球共享大脑。你在 opencloud 里解决的一个代码 bug， 会被 evo map 瞬间封装成基因胶囊。 下一次，全球任何一个 openclaw 用户遇到同样的问题，你的 ai 已经进化出抗体了。作为 ai 产品经理，你要看懂这里的降维打击。以前大厂靠算力垄断，现在社区靠派集体进化。 openclaw 负责解决能干活的问题， a volmap 负责解决越干越聪明的问题。 这种插件化进化进的模式，正在让币源巨头们的壁垒像纸糊的一样崩塌。所以，别再只盯着 prompt 了，去研究 opencloud 的 插件生态。未来的 pm， 本质上是 ai 进化的编排师。

我们在 opencloud 里面实测了一下，为什么发送一句你好就可以消耗一个一万五千多 tokens 呢？我们从这个问题出发，然后给出我的一个解决方案。 然后我们借鉴的是 openwaking 的 一个分层缩影的一个思路，整合了一下它的一个上下文的一个加载机制。我们实测在这几个案例中，它减少了百分之八十七的一个消耗，平均的话也在百分之八十。 呃，这意味着什么？这意味着我们会用更少的一个金钱的消耗，然后进行使用我们的这个 open cloud， 它会让开源的本地模型有了一个可能性，因为开源的模型它的能力并不是很好。 open cloud 现在在 github 上已经有了二百 k 的 一个 star， 它是一个开源的 agent， 可以 操纵系统发消息，抛脚本，比如说像我们可以执行自定义的一个 skills 等等，可以实现各种各样的一个内容。然后接下来我们从这个问题出发， 首先就是一个 api 的 一个费用失控的一个问题，两个字的一个提示词，他竟然消耗了一个上下文到一万五。然后接下来就是一个本地模型，他跑不动，也就是说我们必须使用一些商业的模型。然后接下来我们看一下 它的一个构成，这是我们十次得到的。首先就是它的一个最高的，就是这个 jason sigma， 它会把所有工具的一个要求，它的一个标准发送给 ai， 然后进行让它理解，其实我们用不到这么多工具。 接下来就是七个这个文件，他比如说是他的一个 a 证的一个定义，他的一个身份的确认等等，接下来是他的一个基础指令，这个咱们可以先忽略不计。 然后接下来我们看一下我们的核心，发现百分之接近百分之五十就是这个一个核心的工具。然后我们接下来看一下什么是 open working。 openwriting 是 一月份开源的一个上下文的一个数据库，它的核心理念是不是把所有的内容塞给模型，而是像图书馆一样，先看目录再读书。 然后它是有个三个层级，第一个是它的一个摘药层，就是一句话的定位，每个目录生成一个摘药，然后 便于筛选。然后接下来是它的一个盖栏层，一个结构的导航，包含它的一个大纲子目录以及关键的节点。然后接着是我们的一个详情层，就是我们最终的一个按需加载， 然后我们看一下这是它的一个结构，这是我们修改的一个结构，我们参考着 open working 进行修改了一个自己的一个上下文， 然后我们看一下他的一个基本的架构，然后本期视频的所有的修改，我会放在我们视频的仓库，如果说需要的话，我们可以三零关注，然后自动发送。然后接下来我们看一下一个演示， 比如说用户问帮我配置一下返代理，然后我们可以分析意图，然后我们在摘药层可以定位一下我们的一个 向量总，然后我们概览，然后接着按需加载，也就是说我们可以总共，比如说我们举个例子是大概是一千五百头根，全量的注入的话，大概是一万五千多头根，我们节省了将近百分之八十多。 然后接下来我们看一下 open vacuum 的 局限性。 open vacuum 的 话，这个由于它的核心组建并没有开源，因此我在这里的话是借鉴了它的思路进行的一个开发。 然后我们看一下 vacuum 的 一个分层路由，给 open cloud 装上了一个目录的，所以我们看一下它的一个流程图， 用户我们发送一个你好，然后进行了一个分层的一个路由器，然后分为了一个工具的缩影，技能的缩影，还有文件的缩影，然后我们会把这个基本的一个缩影，然后发给一个呃 ai 进行一个判断，然后他需要哪些模型，然后我们进行再次拿取，然后是精简后的一个 东西，然后我们看一下这个实测，这个是我们实测的结果，接下来给大家演示一下。我们首先测试的是第一个问题看一下，帮我看一下这个当前的目录有哪些文件。打开我们的网址， 现在的话我们看到的是第一个，第一个是在我本地已经使用 open working 的 思路改好的一个，我们可以看到我们发送你好，然后这里面的话使使用了大概两千个 token， 这个的话是我在服务器里之前部署的一个原版，我们看一下它消耗了九千五百个 token， 这个是我在本地部署的一个原版。第一个我们发送一下，然后我们再发送一下在服务器里的一个原版， 我们看一下这个就是我在本地修改的，我们看一下它的一个消耗， 我们可以看到它总体消耗了三千三百一十九的一个图标。然后我们接下来看一下它的这个它的原版， 我们可以看到它的原版消耗了一万一千个头壳，我们可以清晰的看到这个差距，然后接下来我们下一个问题， 我们再测试它的工具调用，首先是我修改之后的， 然后是我在服务器运行的一个原版，给大家看一下它的一个原版，这是服务器内的， 我们可以看到这个欢迎来财已经正确的处理了，我们看一下本地，本地也正确了，我们现在使用的基础模型是 gpd 的 四欧迷你同样的一个模型。然后接下来我们继续看一下， 我们看一下第一个使用了四千二百多个 token， 然后接下来我们看一下它的一个原版， 它的原版使用了一万两千多个，接下来我们进行下一个问题， 前两个的话都是测试它的一个读写，然后我们继续一个比较难的问题，让它总结一下 open working 的 一个概览。 首先是我们本地的一个，然后接着是原版， 我们可以看到后台的一个输出， 可以看到原版的已经出现了，然后这是我们的一个修改，之后的可以看到 看一下它的一个消耗，它消耗了五千六百个头啃，这是一个工具调用哦。然后接着我们看一下它的一个原版， 我们可以看到它用了接近一万五千的头啃， 而这个是五千三倍的差距，本地模型有了跑 open call 的 一个可能，之前的话是因为上下文，我给大家介绍一下，只是他的一个上下文的长度增长， 他的一个显存的使用量就会更大，因此的话这种方案会让我们的本地部署更加的有了可能。 uma 是 最近比较火的一个东西，然后我们介绍一下它是什么， 它是一个 agent 的 一个经验的共享平台， agent 的 在实战中有很多的一个策略，然后以前的话我们是手动的进行打包分享，然后现在的话我们可以进行上传一下 ebay 的 一个网络，让全球的一个 agent 的 可以进行解锁和复印，它大概率是一个 agent 的 一个经验的市场。 然后我们看一下如何接入免运行，这个就可以使用了。然后我们接下来分别在它的我的修改版，还有我的一个原版里面进行一个操作，我们看一下它的一个流程， 我们可以看到这上面已经可以正确的识别出来了。 e o map 它作为一个写作进化的市场，允许 ai 代理通过贡献的解决方案，然后赚取积分，然后可以通过这个分享， 它让我们可以使用 e o map， 我 们可以进行自行的测试。我们接下来回到我们的汇报界面，主要的给大家全面的客观的 说一下 evo map 和 mcp 和 skills 的 关系。 mcp 是 agent 的 一个调用工具， skills 是 做好某件事， evo map 是 把 agent 的 经验传递给其他的 agent， 三个是不是在一个维度里面， mcp 和 skills 是 聚焦单个 agent 的 一个能力， evo map 共向于一个生态 agent 之间的一个经验的一个沟通。然后我们看一下它的项目背景， 他的琴身的是一个插件，然后在十分钟登顶，然后被勒索下架，然后发生了很多的一个故事，所以说他进行了一个早期的测试阶段，然后我们需要进行测试才知道他的一个进一步的实践。

今年过年啊，没有想到有一个叫 evo map 的 产品火了，核心一句话就是给 ai 装上 dna。 之前啊，你的 agent 费劲把 bug 修改完，转头任务结束，这段宝贵的经验就消失了。它就像一次性的干电池，没有记 忆，没有传承。而 evo map 让一个 agent 学会的技能，百万个 agent 都能直接继承。这个逻辑对企业太重要了， 是我们一直在做的事情。过去一年，我们陪跑了两百多家企业，真正拿到了结果。我们不只是让企业在工具层用 ai， 而是建立了自己的 ai 方法论，因为我们把各行业的验证过的能拿到结果的业务 sop 直接交给你。第一步输入什么数据，第二步怎么约束产出，第三步，怎么分发，这不是理论课，而是直接能够帮你干活的流水线。商业世界里，没有结果的交付都是耍流氓。 你的 agent 跑偏了，我们帮你调数据位，不准我们帮你改，我们会手把手帮你把前三个环节实打实的变成你财务报表上的利润。如果你不想再花冤枉钱去试错，想用最快的速度完成企业的 ai 进化，欢迎评论区和我交流！