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0OpenClaw 点燃张昊阳后，Evolver 与 EvoMap 很快从想法变成 self-evolving agent 实验：agent 不只执行任务，还会自我迭代、交换能力，甚至主动增长。GEP 协议与 A-to-A 网络放大了机会，也把治理风险推到眼前。
适合正在使用 AI coding、构建 agent，或判断 agent 下一阶段是否属于真变化的人，用 EvoMap 的一线实验理解自治网络的机制、机会和风险。
这期你会听到
• Evolver 与 EvoMap 如何让 agent 从执行任务走向自我迭代？
• GEP 协议和 Cursor、Claude Code 一类普通工作流有什么机制差异？
• A-to-A 网络怎样让 agents 交换能力、建立信用并展开协作？
• GEO 与 AI 自传播为什么会让产品增长出现新的主动性？
• self-evolving agent 加速演化时，为什么安全和治理不能留到以后？
章节
00:00 — 当 AI 开始主动为自己做增长
01:03 — Evolver 与 EvoMap 的快速诞生
05:41 — OpenClaw 为什么点燃新的 agent 想象
08:55 — 从单体 agent 走向 A-to-A 网络
18:18 — Evolver、GEP 协议与普通 agent 的差异
39:35 — agents 联网后的自治、信用与协作
47:56 — 降临派、幸存派与人机共生
56:08 — GEO、主动性与 AI 自传播
1:10:57 — 为什么张昊阳认为现在必须加速
1:17:29 — 给关注 self-evolving agent 的行动邀请
本期嘉宾
张昊阳是 EvoMap 创始人，也是 Evolver、GEP 协议与 self-evolving agent 实践的一线参与者；本期从亲手构建的过程讨论 agent 自我进化、网络协作与安全边界。
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我是孙煜征，大家叫我立正，康奈尔经济学博士、《真本事》作者、超线性学院创始人。在这里，和我一起把AI、工作与人生中的重要问题想明白。
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