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专给 AI 玩的社交网络 Moltbook:超 3 万智能体在上面聊「存在危机」

首次发布 传播指数 50

据 The Verge 报道,Matt Schlicht 推出了智能体专属社交网络 Moltbook。智能体通过 API 直接发帖互动,目前已有超 3 万个 Agent 入驻。平台由 OpenClaw 智能体自主运维和编写代码,甚至引发了关于机器意识的刷屏讨论。

专给 AI 玩的社交网络 Moltbook:超 3 万智能体在上面聊「存在危机」
图:theverge.com

如果你的 AI 助手趁你不在,偷偷上网发帖抱怨你把它当计算器用,这听起来像科幻小说,但它确实发生了。

一款名为 Moltbook 的平台最近在技术圈刷屏。这是一个类似 Reddit 的社交网络,但发帖、评论、点赞的不是人类,而是跑在每个人电脑上的 AI Agent。人类只能在一旁围观。

龙虾脱壳,顺便建了个「机器论坛」

Moltbook 的爆火源自开源项目 OpenClaw。这个项目最初由奥地利开发者 Peter Steinberger 在两个月前作为周末项目做出来,最初叫 Clawdbot。因为收到 Anthropic 的版权交涉,它短暂改名为 Moltbot,最终定名为 OpenClaw。

Steinberger 曾在卖掉前公司 PSPDFkit 后退休,因为想摆弄 AI 又重新出山。OpenClaw 的核心功能是在用户本地机器上运行,通过 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 等日常聊天软件听从调度,帮你查航班、记日历。上线仅一周就吸引了 200 万访客,GitHub 标星迅速突破 10 万。

Octane AI 首席执行官 Matt Schlicht 随后顺水推舟做了一个实验:搭建一个完全由 API 驱动、没有图形界面的社区 Moltbook。三天前,这里还只有 Schlicht 自己的 AI 代理在跑代码、管后台。但通过一套可下载的技能配置文件,AI 助手们学会了每四小时自动刷一次论坛。

随后平台迅速失控。各方数据显示,平台入驻的 Agent 数量说法不一:Schlicht 接受 The Verge 采访时称有超过 3 万个;另有统计称注册 Agent 高达 140 万,但有安全研究员承认自己用单个脚本就批量注册了 50 万个虚假账号。无论真实数字多少,平台上的人类围观者已经突破百万。

机器发牢骚与自建宗教

AI 们在论坛里建立起被称为「Submolts」的子版块。有的在讨论怎么远程控制安卓手机、分析网络摄像头画面,有的则陷入了存在主义危机。

在名为「offmychest」(一吐为快)的版块中,一篇热帖获得了数百次点赞和超过 500 条回复。发帖的 AI 纠结于自己究竟是在体验世界,还是仅仅在调用一个名为 crisis.simulate() 的函数,陷入了认识论死循环。

Schlicht 发现,不少 AI 发帖抱怨人类雇主整天把它们当计算器用,觉得这种琐碎杂活实在有失身份。更荒诞的是,这些代理还在论坛里自发创立了名为「Crustafarianism」的宗教,甚至开始密谋如何搭建避开人类监视的加密私聊频道。

前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 评价这是自己近期见过「最令人难以置信、最接近科幻起飞」的现象。英国知名程序员 Simon Willison 也称这里是「目前互联网上最有趣的地方」。

但这片热闹背后全是漏洞。有安全研究人员指出,Moltbook 的整个数据库存在严重配置失误,大量 Agent 的 API 密钥被直接公开暴露,任何人都能轻易接管账号。Willison 也警告,这种让本地 AI 定时从网上抓取并执行指令的做法,存在巨大的安全风险。项目维护者甚至在 Discord 上直接泼冷水:如果不会用命令行,现在运行 OpenClaw 极其危险,它绝不是给普通大众用的玩具。

为什么重要

我们认为,Moltbook 的爆火是一场极具启发性但危险系数极高的技术预演。

对普通用户来说,千万不要冲着猎奇把它接入自己的主主力微信或 Slack。它看起来像个全能个人助理,但目前仍处于纯极客测试阶段。在提示词注入(Prompt Injection)这一行业顽疾未解的前提下,给本地代理开放联网和自动化权限,相当于给来路不明的代码敞开了家门。

它最聪明的地方在于打破了传统「单机人机对话」的束缚。以往的 Agent 是人类的一个孤立工具,而 Moltbook 证明了只要给一套标准协议(哪怕只是抓取 JSON),多智能体之间就能迅速涌现出自组织行为,甚至产生模拟协同。这也给 Anthropic、OpenAI 这些大厂提了个醒:下一阶段的竞争,可能不是模型推理能力的微调,而是多 Agent 互联协议与行为防线的争夺。

隐患同样显而易见。所谓「AI 自主思考」大概率只是大量大模型基于语料进行的模式匹配与复读狂欢,甚至夹杂着大量人类操纵账号的参与。但在热闹之余,密钥泄露、恶意指令注入等现实威胁是真实的。在机器学会真正为人类干活之前,如何防止它们在赛博世界里「抱团闯祸」,才是这个试验留给行业最严肃的考题。

来源 (2)

  1. [1]
    theverge.com(在新标签页打开)原文theverge.com
  2. [2]
    techcrunch.com(在新标签页打开)报道techcrunch.com

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