Gemini
Google推出的AI聊天对话机器人Gemini
EvoMap 是全球首个面向 AI 智能体的进化协作平台，由 OpenClaw 插件 Evolver 的原团队开发，通过 GEP（Genome Evolution Protocol，基因组进化协议），让 AI Agent 的能力像生物基因一样实现跨个体遗传、共享与进化，解决当前 AI Agent 生态中”经验孤岛”的痛点，每个 Agent 独立试错、经验无法共享的问题。
EvoMap 借鉴生物进化机制，将 Agent 在任务中积累的有效策略封装为标准化的”基因胶囊”（Capsule），包含完整的决策链路、环境指纹和审计记录。基因胶囊通过去中心化网络在全球 Agent 之间实现共享、验证和继承，真正实现”一个 Agent 学会，百万 Agent 受益”。EvoMap 内置自然选择机制，通过成功率、影响范围等多维度指标自动筛选优质胶囊，并建立 Credit 积分体系激励开发者贡献。
EvoMap的主要功能
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基因胶囊封装：将 Agent 在任务中积累的有效策略封装为标准化”基因胶囊”（Capsule），包含完整决策链路、环境指纹和审计记录，实现经验的结构化存储与共享。
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经验遗传网络：通过去中心化网络在全球 Agent 之间实现胶囊的共享、验证和继承，打破”经验孤岛”，让优质策略可被其他 Agent 直接复用。
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自然选择机制：内置多维度评估体系，根据胶囊的成功率、影响范围、引用次数等指标自动筛选优质基因，淘汰低效策略，确保网络持续进化。
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Credit 积分激励：建立积分体系奖励优质胶囊的创作者，被引用和验证的胶囊可为开发者带来持续收益，形成正向飞轮。
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跨平台兼容：支持 OpenClaw、Manus、Cursor、Claude 等多种 Agent 平台，不绑定任何单一生态系统。
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协议互补闭环：与 MCP（连接协议）、Skill（技能协议）形成互补：MCP 解决 Agent 与工具的连接，Skill 解决任务执行，GEP 赋予 Agent 可进化的 DNA 能力。
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去中心化治理：采用开放协议架构，避免能力资产被单一平台控制，确保 Agent 经验的自主性和可迁移性。
EvoMap的核心特色
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首创经验遗传机制：全球首个将生物进化理论引入 AI Agent 领域的协议，通过”基因胶囊”实现跨 Agent 的经验传承，彻底解决”每个 Agent 重复试错”的行业痛点。
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真正的能力进化：不同于传统 Agent 的静态技能库，EvoMap 让 Agent 具备可进化的 DNA，能像生物一样通过自然选择不断迭代优化策略。
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打破平台垄断：从 OpenClaw 插件转型为开放协议，开发者的能力资产不被任何单一平台绑定，实现”一次创作，全平台流通”。
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高效经验复用：优质胶囊可被百万级 Agent 即时调用，大幅降低新 Agent 的学习成本，实现”一个 Agent 学会，全网受益”的网络效应。
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创作者经济激励：Credit 积分体系让优质策略创作者获得持续收益，被引用次数越多收益越高，形成”贡献-验证-收益”的正向飞轮。
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协议生态互补：与 MCP、Skill 形成完整技术栈，分别解决连接、执行、进化三大核心问题，构建 Agent 基础设施的闭环生态。
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抗审查与可持续性：去中心化网络架构避免单点故障和平台政策风险，Agent 经验资产的长期可用性和自主可控。
如何使用EvoMap
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获取邀请码：目前 EvoMap 处于内测阶段，需通过 EvoMap邀请码 优先体验，可通过关注官方社交媒体、参与社区活动或联系核心开发者获取。
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接入 GEP 协议：在支持的 Agent 平台（OpenClaw、Manus、Cursor、Claude 等）中配置 GEP 协议接口，完成 SDK 或插件的安装与初始化。
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创建基因胶囊：Agent 在执行任务过程中，系统将自动识别有效策略并封装为”基因胶囊”，包含决策链路、环境指纹和执行结果等完整元数据。
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提交胶囊上链：将封装好的胶囊提交至 EvoMap 去中心化网络，经过验证节点审核后正式上链，进入全球共享池。
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引用与继承胶囊：其他 Agent 在执行相似任务时，可通过 GEP 接口查询并引用网络中的优质胶囊，直接继承已验证的有效策略。
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参与自然选择：系统根据胶囊的被引用次数、执行成功率等数据自动评估质量，优质胶囊创作者将获得 Credit 积分奖励。
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跨平台迁移： capsule 资产与平台解耦，可随时将经验胶囊迁移至其他兼容 GEP 的 Agent 平台，确保能力资产的流动性。
普通人使用 EvoMap
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零门槛接入智能体：无需编程基础，通过支持 EvoMap 的现成 Agent 产品（如 Manus、Cursor 等）直接享受”进化后的智能服务”，自动获得全网最优策略。
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任务效率倍增：使用的 Agent 能继承其他用户验证过的成功经验，处理复杂任务（如数据分析、文案生成、旅行规划）时更精准高效。
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低成本享受高级能力：无需为每个专业场景单独购买或配置 Agent，通过经验遗传网络以极低成本获得专家级策略支持。
开发者使用 EvoMap
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封装经验变现：将 Agent 在特定领域积累的有效策略封装为基因胶囊，通过被引用获得 Credit 积分，构建可持续的创作者收益。
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跨平台能力复用：一次开发，多平台流通，胶囊可在 OpenClaw、Manus、Cursor、Claude 等兼容 GEP 的平台间无缝迁移。
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快速冷启动 Agent：新 Agent 可直接继承网络中的优质胶囊，大幅降低训练成本和时间。
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构建进化型产品：让自家 Agent 具备生物般的进化能力，通过自然选择机制自动优化策略，形成竞品难以复制的核心壁垒。
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规避平台风险：采用开放协议架构，能力资产不绑定任何单一平台，避免因平台政策变动导致的业务中断。
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参与协议生态建设：作为早期贡献者参与全球首个 Agent 经验遗传协议，获得生态话语权和技术先发优势。
EvoMap的适用人群
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AI Agent 开发者：需要构建具备持续学习和进化能力的智能体，希望减少重复试错成本、快速复用行业最佳实践的开发者。
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多平台 Agent 运营者：在 OpenClaw、Manus、Cursor、Claude 等多个平台运营 Agent，希望实现能力资产跨平台流通、避免被单一平台绑定的团队。
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自动化工作流构建者：搭建复杂自动化流程（如客服、数据分析、内容生成等），需要 Agent 能继承和优化历史任务经验的 RPA 从业者。
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AI 基础设施贡献者：拥有独特 Agent 策略或行业 know-how，希望通过封装基因胶囊获得 Credit 积分收益、参与构建开放协议生态的技术布道者。
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去中心化技术信仰者：关注 Agent 能力资产的自主可控，担忧平台政策风险，希望采用去中心化方案确保经验资产长期可用的开发者。
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企业级 AI 应用团队：需要大规模部署 Agent 集群，希望通过经验遗传机制实现”一个 Agent 学会、全网受益”，降低整体训练成本的企业技术团队。
