Silicon Valley's New Darling Clawdbot: When Local AI Agents Learn to 'Go On-Chain', What Happens?

marsbitPublicado em 2026-01-31Última atualização em 2026-01-31

Resumo

A new open-source project called Clawdbot (now renamed Moltbot) has gained attention in Silicon Valley. It enables an AI agent to run locally on a user’s computer or server, allowing it to browse the web, click buttons, send messages, and even execute transactions automatically. Unlike cloud-based models like ChatGPT, Clawdbot is self-hosted, open-source, and operates across multiple platforms such as Telegram, WhatsApp, Discord, and Slack. It features persistent memory and can perform tasks via browser automation, command-line operations, and scripts—making it a persistent digital assistant. In the context of Web3, Clawdbot could significantly lower barriers to participation by automating complex and repetitive on-chain operations. Potential use cases include 24/7 monitoring of liquidation thresholds, automated yield reinvestment, cross-chain transactions, and strategy execution via natural language commands. However, the integration of such agents with Web3 also introduces serious risks. Recent incidents include fake token launches under Clawdbot’s name and security vulnerabilities from misconfigured servers. To mitigate risks, users are advised to grant minimal wallet permissions—preferably read-only—use dedicated small-cap wallets with strict limits, and avoid unofficial token promotions. Self-hosting does not guarantee security; improper configuration may expose sensitive data and execution privileges. The agent should serve as an assistant, not a custodian. Any perm...

In recent weeks, an open-source project called Clawdbot has suddenly become popular in Silicon Valley circles. Although it has now been renamed Moltbot, its core concept remains unchanged: to have an AI agent reside on your local computer or server, capable of browsing web pages, clicking buttons, sending messages, and even helping you automate trades.

Once such "24/7 online AI employees" integrate with Web3, the imagination space turns into a new question: Is it a productivity tool, or a machine that could potentially access your assets at any time?

Clawdbot: Executable Agents

Unlike cloud-based ChatGPT, which only supports conversations, Clawdbot has several key features:

  • Self-hosted and open-source: Pull the code and run it directly on your own machine or VPS, with data by default not leaving the local environment.
  • Multi-channel access: Can integrate with chat tools like Telegram, WhatsApp, Discord, Slack, etc. You give instructions via chat, and it helps you actually click web pages, call APIs, and run scripts in the background.
  • Persistent memory: Not "ask and answer then forget," but capable of remembering tasks, preferences, and context you've previously assigned, like a long-term virtual colleague.
  • Direct "hands-on" capability: Through browser automation, command lines, scripts, etc., it can actually execute tasks, such as clearing emails, booking flights, or running trading strategies.

This means Clawdbot can become a digital agent for long-term hosted tasks. And what Web3 needs is precisely this kind of "executable agent."

Lowering the Barrier to Web3 Participation

Current pain points in Web3 essentially revolve around complexity and continuity, typical examples being cumbersome on-chain operations, massive information noise, and high interaction frequency.

An individual's attention and operation time are objectively limited. While Web3 narrates "infinite possibilities," at the execution level, it is already very limited for individuals: you simply cannot monitor the market 24/7, nor be familiar enough with every protocol to avoid checking documentation.

If local AI agents like Clawdbot are connected to wallets, block explorers, and DeFi interfaces, they are naturally suited to handle these key scenarios:

  • 24/7 monitoring and alerts: Help you watch liquidation lines, price ranges, LP impermanent loss, and governance voting deadlines.
  • Automation of multi-chain repetitive actions: Such as periodic reinvestment of yields, cross-chain replenishment, and rebalancing positions.
  • Strategy implementation: You describe strategies in natural language, and the agent translates them into specific contract calls and trading paths.

If the past decade was about humans learning to use wallets and contracts themselves, the next decade will likely be about humans learning to use agents to help them use wallets and contracts.

Local AI agents like Clawdbot will gradually become key players in resolving the contradiction between "information explosion + execution consumption" in Web3 scenarios.

How to Mitigate Risks?

Clawdbot has recently experienced incidents of counterfeit token issuance and scams using its name, forcing the founder to publicly state "this is a scam." Meanwhile, security companies have pointed out that many people do not know how to configure servers properly, exposing the agent to the public internet, leading to risks of API abuse, chat logs, and even execution permissions.

In the context of Web3, several bottom lines must be clarified—

1. Exercise extreme restraint with wallet permissions; use read-only whenever possible.

2. If signing permissions must be granted, only grant them to "small-amount dedicated wallets" with strict limits and whitelists.

3. Do not believe in "official tokens" or "official announcements combining Web3 with Memes." Clawdbot has already been used to issue fake assets, following the classic pump-and-dump curve—first surging then plummeting 90%—completely exploiting emotions and information asymmetry.

Additionally, self-hosting does not automatically mean security. If you set up your own server without proper firewall and access controls, it is equivalent to throwing an "AI root权限" that can execute commands directly onto the public internet. This is not enhancing privacy; it is building a landmine.

Finally, while automatically executing agent assistants and their integration with Web3 are indeed full of imagination, as soon as wallets and signatures are involved, it is no longer a toy to experiment with casually but a machine that can access your assets at any time. The permissions you grant it are not technical details but life-and-death boundaries.

More realistically, if an agent used as a "notebook" or "secretary" is compromised, what is leaked is not just a few mnemonic phrases but your behavioral轨迹, asset habits, and social relationships from the past few years—equivalent to digitally packaging and handing over your entire self.

The truly safe approach is to always remember one thing: agents can be assistants, but never custodians. Use read-only whenever possible, prioritize alerts, and any permission beyond your intuitive comfort zone is worth hesitating over再三.

*This content is for reference only and does not constitute investment advice. The market carries risks, and investment requires caution.

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QWhat is Clawdbot (now called Moltbot) and what are its key features?

AClawdbot, now renamed Moltbot, is an open-source AI agent designed to run locally on a user's computer or server. Its key features include being self-hosted and open-source, offering multi-channel access through platforms like Telegram and Discord, maintaining persistent memory to remember tasks and context, and being capable of executing actions such as automating web browsing, calling APIs, and running scripts.

QHow can a local AI agent like Clawdbot potentially benefit Web3 participants?

AIt can lower the barrier to entry in Web3 by automating complex and repetitive tasks. This includes providing 24/7 monitoring for alerts like liquidation lines, automating multi-chain actions such as periodic yield reinvestment, and translating natural language strategies into smart contract calls and transaction paths.

QWhat are some of the major security risks associated with using such an AI agent in a Web3 context?

AMajor risks include the potential for wallet compromise if excessive permissions are granted, the danger of servers being misconfigured and exposed to the public internet, and the threat of phishing scams or fake tokens being promoted under the agent's name. A breach could lead to loss of assets and exposure of sensitive personal data and behavioral history.

QWhat security precautions does the article recommend for using an AI agent with a cryptocurrency wallet?

AThe article recommends exercising extreme caution with wallet permissions: use read-only access whenever possible, if signing permissions are necessary, dedicate a small-cap wallet with strict limits and whitelists, and never treat the agent as a custodian of assets. The core principle is to grant minimal necessary permissions.

QAccording to the article, what is the fundamental rule for safely using an executable agent that can interact with Web3?

AThe fundamental rule is that an AI agent should always be an assistant, never a custodian. Users should remember that it is a machine capable of moving their assets, and any permission granted beyond their intuitive comfort zone should be heavily scrutinized. The mantra is:能只读就只读,能提醒就先提醒 (can read-only, read-only; can remind, remind first).

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Os principais objetivos do projeto incluem: Raciocínio Fiável: A Grok AI enfatiza o raciocínio de senso comum para fornecer respostas lógicas com base na compreensão contextual. Supervisão Escalável: A integração de assistência de ferramentas garante que as interações dos utilizadores sejam monitorizadas e otimizadas para qualidade. Verificação Formal: A segurança é primordial; a Grok AI incorpora métodos de verificação formal para aumentar a fiabilidade das suas saídas. Compreensão de Longo Contexto: O modelo de IA destaca-se na retenção e recordação de um extenso histórico de conversas, facilitando discussões significativas e contextualizadas. Robustez Adversarial: Ao focar na melhoria das suas defesas contra entradas manipuladas ou maliciosas, a Grok AI visa manter a integridade das interações dos utilizadores. Em essência, a Grok AI não é apenas um dispositivo de recuperação de informações; é um parceiro conversacional imersivo que incentiva um diálogo dinâmico. 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No entanto, até agora, informações sobre fundações ou organizações de investimento adicionais que apoiam a Grok AI não estão prontamente acessíveis, marcando uma área para exploração futura potencial. Como Funciona a Grok AI? A mecânica operacional da Grok AI é tão inovadora quanto a sua estrutura conceptual. O projeto integra várias tecnologias de ponta que facilitam as suas funcionalidades únicas: Infraestrutura Robusta: A Grok AI é construída utilizando Kubernetes para orquestração de contêineres, Rust para desempenho e segurança, e JAX para computação numérica de alto desempenho. Este trio assegura que o chatbot opere de forma eficiente, escale eficazmente e sirva os utilizadores prontamente. Acesso a Conhecimento em Tempo Real: Uma das características distintivas da Grok AI é a sua capacidade de aceder a dados em tempo real através da plataforma X—anteriormente conhecida como Twitter. 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Embora os detalhes específicos sobre a estrutura do projeto sejam um tanto elusivos, ele é concebido para melhorar o envolvimento dos utilizadores e automatizar processos no espaço cripto. O projeto visa criar um ecossistema descentralizado que não só facilita transações, mas também incorpora funcionalidades preditivas através da inteligência artificial, daí a designação do seu token, $erc ai. O objetivo é fornecer uma plataforma intuitiva que facilite interações mais inteligentes e um processamento eficiente de transações dentro da crescente esfera do Web3. Quem é o Criador da Euruka Tech, $erc ai? Neste momento, a informação sobre o criador ou a equipa fundadora da Euruka Tech permanece não especificada e algo opaca. Esta ausência de dados levanta preocupações, uma vez que o conhecimento sobre o histórico da equipa é frequentemente essencial para estabelecer credibilidade no setor blockchain. Portanto, categorizamos esta informação como desconhecida até que detalhes concretos sejam disponibilizados no domínio público. Quem são os Investidores da Euruka Tech, $erc ai? De forma semelhante, a identificação de investidores ou organizações de apoio para o projeto Euruka Tech não é prontamente fornecida através da pesquisa disponível. Um aspeto que é crucial para potenciais partes interessadas ou utilizadores que consideram envolver-se com a Euruka Tech é a garantia que vem de parcerias financeiras estabelecidas ou apoio de empresas de investimento respeitáveis. Sem divulgações sobre afiliações de investimento, é difícil tirar conclusões abrangentes sobre a segurança financeira ou a longevidade do projeto. Em linha com a informação encontrada, esta seção também se encontra no estado de desconhecido. Como funciona a Euruka Tech, $erc ai? Apesar da falta de especificações técnicas detalhadas para a Euruka Tech, é essencial considerar as suas ambições inovadoras. 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Ao aplicar contratos inteligentes, o projeto visa automatizar processos de verificação de habilidades e alocação de tokens, aderindo aos princípios do Web3 que enfatizam a transparência e a propriedade do utilizador. O modelo diverge das abordagens tradicionais de aquisição de línguas ao apoiar-se fortemente numa estrutura de governança orientada pela comunidade, permitindo que os detentores de tokens sugiram melhorias ao conteúdo dos cursos e à distribuição de recompensas. Alguns dos objetivos notáveis do DUOLINGO AI incluem: Aprendizagem Gamificada: O projeto integra conquistas em blockchain e tokens não fungíveis (NFTs) para representar níveis de proficiência linguística, promovendo a motivação através de recompensas digitais envolventes. Criação de Conteúdo Descentralizada: Abre caminhos para educadores e entusiastas de línguas contribuírem com os seus cursos, facilitando um modelo de partilha de receitas que beneficia todos os colaboradores. Personalização Através de IA: Ao empregar modelos avançados de aprendizagem de máquina, o DUOLINGO AI personaliza as lições para se adaptar ao progresso de aprendizagem individual, semelhante às características adaptativas encontradas em plataformas estabelecidas. Criadores do Projeto e Governança A partir de abril de 2025, a equipa por trás do $DUOLINGO AI permanece pseudónima, uma prática frequente no panorama descentralizado das criptomoedas. Esta anonimidade visa promover o crescimento coletivo e o envolvimento das partes interessadas, em vez de se concentrar em desenvolvedores individuais. O contrato inteligente implementado na blockchain Solana indica o endereço da carteira do desenvolvedor, o que significa o compromisso com a transparência em relação às transações, apesar da identidade dos criadores ser desconhecida. De acordo com o seu roteiro, o DUOLINGO AI pretende evoluir para uma Organização Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

454 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

O que é DUOLINGO AI

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