Março de 2026, o UK AI Agent Hackathon, organizado pela Imperial College London, realizou-se em Londres. Peter Steinberger, pai do OpenClaw, voou pessoalmente ao evento, onde mais de 1200 desenvolvedores usaram o OpenClaw como núcleo para criar seis projetos, incluindo sistemas de gestão de risco agrícola, plataformas de bioinformática e sistemas neurais para cidades inteligentes; inicialmente previsto para uma palestra de 30 minutos, Steinberger acabou falando por mais de duas horas.
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Março de 2026, a Imperial College London Blockchain Society organizou o UK AI Agent Hackathon 2026 em Londres. Este hackathon, centrado na tecnologia OpenClaw, atraiu mais de 1200 inscritos. No Demo Day, atingiu um recorde de 5000 espectadores ao vivo online, chegando ao topo das tendências globais na plataforma X.
Muitos participantes consideram-no o “primeiro Hackathon Universitário OpenClaw do mundo”. Peter Steinberger, pai do OpenClaw, voou pessoalmente para Londres para participar.
Em 7 de março, equipes de várias universidades apresentaram protótipos construídos em uma semana, cobrindo desde agricultura até biossegurança, governança urbana e proteção DeFi. A seguir, seis projetos destacados:
AgroMind integra monitoramento satelital de culturas, dados meteorológicos e sinais de mercado para criar um sistema de previsão e auto-hedge de riscos na cadeia de abastecimento agrícola, com um fluxo de trabalho de hedge automático como núcleo.
A informação na cadeia de suprimentos agrícola sempre foi uma questão de dinheiro. Oscilações de preços de commodities muitas vezes derivam de riscos climáticos que surgiram meses antes, mas o mercado só reage após notícias. AgroMind quer preencher essa lacuna. Combinando monitoramento satelital, dados meteorológicos e sinais de mercado, o sistema detecta sinais precoces de seca na soja no Brasil antes de qualquer relatório oficial, já operando. Ele verifica o estoque do usuário, a volatilidade do mercado, elabora planos de hedge e, se as condições forem adequadas, coloca ordens na plataforma de negociação. Não é apenas uma ferramenta de IA, mas um analista que fica de olho na imagem satelital 24/7, sem dormir.
Bioinformática enfrenta um problema antigo: as melhores ferramentas e conhecimentos estão presos em poucas universidades e empresas farmacêuticas, inacessíveis à maioria dos pesquisadores.
ClawBio pretende fazer o mesmo que a Hugging Face faz com modelos de IA, mas na bioinformática. É um repositório aberto de habilidades biológicas, contendo análises verificadas e reprodutíveis, acessíveis a qualquer agente, incluindo triagem de toxinas e identificação de funções de organismos perigosos.
Um cenário interessante: o usuário tira uma foto da embalagem de um medicamento, o agente consulta as habilidades do ClawBio em arquivos genômicos locais e, em segundos, gera uma ficha de dosagem personalizada. Os dados são processados localmente, sem upload para servidores. Essa abordagem “Local-First” é especialmente sensível na saúde, protegendo a privacidade.
BioSentinel tem uma ambição maior. Começa com dados globais de saúde pública, monitorando fontes como WHO, CDC, CIDRAP. Ao detectar uma ameaça emergente, identifica o alvo do patógeno, usando ferramentas de biologia computacional RFdiffusion e ProteinMPNN para projetar moléculas terapêuticas potenciais.
Antes de avançar, cada molécula passa por uma triagem em bancos de toxinas para evitar criar algo perigoso. Todo o fluxo é controlado por interface de chat, permitindo que pesquisadores descrevam suas necessidades, enquanto os agentes agendam as tarefas automaticamente — uma grande redução de barreiras na biologia computacional.
O projeto parte de uma premissa simples: Londres gera uma quantidade enorme de dados de sensores diários — trânsito, qualidade do ar, infraestrutura — mas esses dados permanecem isolados, sem uma visão integrada do estado real da cidade.
O time usa OpenClaw para integrar monitoramento de tráfego, sensores de qualidade do ar e dados financeiros em tempo real. Se a qualidade do ar cair repentinamente, o sistema não apenas registra, mas envia recomendações de rotas de menor poluição para escolas e trabalhadores. Se uma lâmpada ou sensor falhar, a resposta é mais rápida do que a intervenção manual. O objetivo a longo prazo é abrir essa estrutura para governos locais, integrando-se aos sistemas existentes, sem criar uma nova infraestrutura.
A maioria dos produtos de IA são pensados para empresas de tecnologia, não para pequenos negócios como uma peixaria na Kings Street. Highstreet AI quer resolver essa lacuna.
Seu foco são pequenas e médias empresas que recebem e-mails, mensagens WhatsApp e chamadas, mas não possuem sistemas de TI.
A solução é uma equipe de agentes colaborativos: um entende a demanda, outro verifica o estoque em tempo real, outro elabora faturas e links de pagamento, e um último aprova tudo no painel.
O empresário só precisa confirmar a última etapa. Segundo a Highstreet, esse sistema pode economizar mais de 10 horas por semana por lojista, sem exigir conhecimentos técnicos.
A diferença entre investidores amadores e institucionais não é só o capital, mas a capacidade de análise e resposta rápida.
AlphaMind preenche essa lacuna. O usuário pode comparar seu portfólio com posições públicas de Buffett, mas o sistema vai além: usando OpenClaw, analisa riscos de concentração de ativos em múltiplas corretoras e plataformas, e executa rebalanceamentos automaticamente.
A proposta é: ferramentas tradicionais mostram o que aconteceu; AlphaMind explica por quê e cuida de tudo para você.
Em novembro, Peter Steinberger, desenvolvedor austríaco, lançou o projeto “Clawdbot”. Enviando mensagens pelo Telegram ou WhatsApp, ele gerencia calendário, emails, scripts e navega na web.
Ninguém esperava que esse projeto se tornasse uma febre global em apenas dois meses. O OpenClaw explodiu no final de janeiro de 2026. Em 14 de fevereiro, Steinberger anunciou sua entrada na OpenAI, liderando o desenvolvimento da próxima geração de agentes pessoais de IA, enquanto o projeto OpenClaw foi transferido para uma fundação de código aberto independente. Assim, um desenvolvedor que acabara de se tornar uma figura central na IA chegou a Londres por causa desse hackathon.
A viagem a Londres quase não aconteceu. Os organizadores revelaram que, na véspera, Steinberger teve problemas com o visto, o que causou pânico na equipe até a resolução, dois dias antes do evento. Após resolver o visto, ele mudou de voo para garantir sua participação. Quando entrou na sala do Imperial College, apenas olhava para o celular, anotando e se preparando, sem qualquer atitude de “celebridade da IA”.
Durante o hackathon, Steinberger
Na festa de investidores da Sequoia, um desenvolvedor que não conseguiu ingresso ficou na rua, sob a chuva de Londres. Steinberger percebeu, foi até lá e conversou com ele. Quando perguntado sobre como a explosão de agentes mudará o futuro dos grandes modelos, ele respondeu honestamente: “Não sei. Sou melhor em usar as ferramentas que tenho para criar coisas interessantes.”
A palestra, inicialmente de 30 minutos, durou mais de duas horas devido à excelente atmosfera e às perguntas constantes. Os organizadores disseram depois: “Foi muito importante para nós, e, para ser honesto, ainda devemos uma desculpa a ele.”
Ao deixar Londres, Steinberger deixou uma frase: “Você não busca significado, cria significado.” Talvez essa seja a mensagem que todos que querem fazer a diferença na era da IA precisam ouvir.
Steinberger não gosta muito do mundo das criptomoedas, mas a lista de submissões do hackathon e sua postura pessoal contrastam claramente. Na página do projeto no DoraHacks, surgiram algumas direções concretas para Web3:
· A identidade e soberania do agente são temas recorrentes. clawOS é construído sobre o protocolo Nostr, com agentes tendo identidades e carteiras independentes, sem dependência de plataformas; Cortex.OS tenta resolver a caixa preta da IA no Web3, tornando cada decisão do agente rastreável na blockchain.
· Gestão direta de fundos é outra direção. Trading Narwhal e Vibe4Trading apostam que agentes evoluirão de auxiliar na análise para executar negociações diretamente, embora a arquitetura do OpenClaw não seja amigável às chaves privadas.
· Governança e supervisão pública também têm projetos interessantes: WatchDog usa seis agentes autônomos para monitorar contratos do governo britânico em busca de anomalias; CivicLift permite que cidadãos interajam com governos locais via agentes; GreenClaw é um centro de operações de segurança urbana colaborativa com múltiplos agentes.
Porém, a segurança é sempre o maior obstáculo para a entrada do OpenClaw no Web3. Os agentes podem acessar seus arquivos, APIs e sistemas, mas nada monitora o que eles realmente fazem. Em cenários com ativos reais, o uso do OpenClaw exige cautela.
