Im März 2026 fand in London der UK AI Agent Hackathon 2026 statt, initiiert vom Imperial College London Blockchain Society. Über 1200 registrierte Teilnehmer entwickelten mit OpenClaw als Kernframework sechs große Projekte, darunter landwirtschaftliches Risikomanagement, Bioinformatik-Plattformen und intelligente Stadtneuronale Systeme. Peter Steinberger, der Schöpfer von OpenClaw, reiste persönlich an und hielt ursprünglich einen 30-minütigen Vortrag, der schließlich über zwei Stunden dauerte.
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Im März 2026 wurde der UK AI Agent Hackathon 2026, initiiert vom Blockchain Association des Imperial College London, in London veranstaltet. Das Hackathon, das auf OpenClaw als Kerntechnologie aufbaute, zog über 1200 registrierte Teilnehmer an. Am Demo Day erreichte die Live-Stream-Teilnehmerzahl 5000 und erreichte zeitweise die Spitzenposition in den globalen Trending Topics auf X.
Viele Teilnehmer betrachten es als den „ersten globalen University OpenClaw Hackathon“. Peter Steinberger, der Schöpfer von OpenClaw, reiste eigens nach London für dieses Event.
Am 7. März präsentierten Teams von verschiedenen Universitäten Prototypen, die sie innerhalb einer Woche entwickelt hatten. Diese deckten ein breites Spektrum ab, von Landwirtschaft über Biosicherheit bis hin zu Stadtverwaltung und DeFi-Schutz. Hier sind sechs besonders bemerkenswerte Projekte:
AgroMind integriert Satellitenüberwachung, Wetterdaten und Marktsignale, um eine Vorhersage- und automatische Absicherungssoftware für landwirtschaftliche Lieferketten zu erstellen. Das Kernstück ist ein automatisierter Absicherungs-Workflow.
Die Informationslücke in der landwirtschaftlichen Lieferkette ist seit langem ein Geldproblem. Schwankende Rohstoffpreise resultieren oft aus klimatischen Problemen, die Monate vorher in bestimmten Anbaugebieten auftreten, doch der Markt reagiert erst, wenn die Nachrichten veröffentlicht werden. AgroMind will diese Lücke schließen. Es kombiniert Satellitenbilder, Wetter- und Marktdaten. Wenn Satelliten frühzeitig Dürrestress in einer brasilianischen Sojaregion erkennen, noch bevor offizielle Berichte vorliegen, läuft das System bereits. Es prüft Lagerbestände und Marktvolatilität, entwirft Absicherungspläne und platziert bei passenden Bedingungen direkt Aufträge auf Handelsplattformen. Es ist eher ein Analyst, der ständig die Satellitenbilder überwacht, als ein herkömmliches KI-Tool – nur eben ohne Schlaf.
Bioinformatics hat ein langjähriges Problem: Top-Analysetools und Wissen sind meist nur an wenige Universitäten und Pharmafirmen gebunden, für gewöhnliche Forscher kaum zugänglich.
ClawBio will das ändern, vergleichbar mit Hugging Face für KI-Modelle, aber im Bereich der Bioinformatik. Es ist ein offenes Repository für validierte, reproduzierbare Analysefähigkeiten, die von jedem Agenten direkt genutzt werden können, z.B. für Toxintests oder gefährliche Organismen.
Ein interessantes Szenario: Ein Nutzer fotografiert eine Medikamentenverpackung, der Agent ruft die ClawBio-Fähigkeiten auf, um lokale Genomdaten zu prüfen, und liefert innerhalb von Sekunden eine personalisierte Dosierungskarte. Die Daten werden vollständig lokal verarbeitet, ohne Server-Uploads. Dieses „Local-First“-Prinzip ist im medizinischen Bereich besonders sensibel und schützt die Privatsphäre.
BioSentinel verfolgt eine noch größere Vision. Es nutzt globale öffentliche Gesundheitsdaten, sammelt kontinuierlich Informationen von WHO, CDC, CIDRAP und anderen Quellen. Bei der Erkennung neuer Bedrohungen identifiziert es die Zielproteine der Pathogene und nutzt die Tools RFdiffusion und ProteinMPNN, um potenzielle Wirkstoffmoleküle zu entwerfen.
Jedes Molekül durchläuft vor der nächsten Phase eine Toxizitätsprüfung, um gefährliche Substanzen zu vermeiden. Der gesamte Ablauf kann via Chat-Interface gesteuert werden. Forscher müssen keine einzelnen Befehle mehr eingeben, sondern formulieren ihre Anforderungen, und der Agent plant die Nutzung der Tools eigenständig. Das senkt die Barriere in der computergestützten Biologie erheblich.
Das Projekt basiert auf einer einfachen Annahme: Täglich entstehen in London riesige Mengen an Sensordaten – Verkehr, Luftqualität, Infrastrukturstatus – doch diese Daten sind isoliert. Niemand kennt den genauen Zustand der Stadt in Echtzeit.
Das Team nutzt OpenClaw, um Echtzeit-Verkehrsdaten, Luftqualitätssensoren und Finanzmarktdaten zu integrieren. Bei plötzlichem Luftqualitätsabfall schlägt das System proaktiv den Anwohnern und Schulen umgebungsfreundliche Routen vor. Bei Sensor- oder Straßenlaternen-Ausfällen reagiert es viel schneller als menschliche Meldungen. Ziel ist es, dieses Framework für lokale Regierungen offen zu stellen und in bestehende städtische Systeme zu integrieren, anstatt alles neu zu entwickeln.
Die meisten KI-Produkte sind für Tech-Unternehmen konzipiert, nicht für kleine Läden auf der Kingston Street. Highstreet AI will diese Lücke schließen.
Es richtet sich an kleine und mittlere Unternehmen, die täglich E-Mails, WhatsApp-Nachrichten und Anrufe erhalten, aber keine eigene IT haben.
Highstreet plant eine Kooperations-Agenten-Architektur: Einer liest die Anforderungen, ein anderer prüft Lagerbestände, ein weiterer erstellt Rechnungen und Zahlungslinks, und schließlich gibt es eine „Genehmigen“-Schaltfläche für den Ladenbesitzer auf dem Dashboard.
Der Nutzer muss nur noch die letzte Bestätigung geben. Laut Highstreet spart dieses System jedem Ladenbesitzer wöchentlich über 10 Stunden, ohne dass technische Kenntnisse erforderlich sind.
Zwischen Privatanlegern und institutionellen Investoren klafft eine tiefe Kluft – nicht nur wegen des Kapitalunterschieds, sondern auch wegen Analysefähigkeiten und Reaktionsgeschwindigkeit.
AlphaMind schließt diese Lücke. Nutzer können ihre Portfolios mit öffentlichen Beteiligungen wie Buffett vergleichen. Das System zeigt nicht nur eine Gegenüberstellung, sondern analysiert mit OpenClaw-Agenten das Risiko der Asset-Konzentration über mehrere Broker und Plattformen und führt automatische Rebalancings durch.
Es soll nicht nur sagen, was passiert ist, sondern auch warum, und es automatisch für den Nutzer erledigen.
Im November veröffentlichte Peter Steinberger, Entwickler aus Österreich, ein Projekt namens „Clawdbot“. Über Telegram oder WhatsApp kann man ihm Nachrichten schicken, und er verwaltet Kalender, E-Mails, führt Skripte aus und browsed Webseiten.
Niemand hätte erwartet, dass dieses Projekt in nur zwei Monaten die globale KI-Community erobert. OpenClaw wurde Ende Januar 2026 viral, und am 14. Februar kündigte Steinberger an, bei OpenAI einzusteigen, um die nächste Generation persönlicher KI-Agenten zu entwickeln. Das OpenClaw-Projekt wurde an eine unabhängige Open-Source-Stiftung übergeben. So kam der Entwickler, der gerade zum Mittelpunkt der KI-Welt wurde, durch diesen Hackathon nach London.
Die Reise nach London stand kurz vor dem Scheitern. Die Organisatoren berichteten, dass Peter kurz vor Abreise Probleme mit seinem Visum hatte, was das Team in Panik versetzte. Erst zwei Tage vor Beginn wurde das Problem gelöst. Nach der Visa-Beschaffung änderte er sogar seinen Flug, um alle Programmpunkte wie geplant wahrzunehmen. Beim ersten Betreten des Imperial College war er nur auf sein Handy fokussiert, machte Notizen und bereitete seinen Vortrag vor – ganz ohne den Eindruck eines „KI-Influencers“.
Auf dem Hackathon:
Bei einem Sequoia-Venture-Capital-Event im Anschluss stand ein Entwickler im Regen vor dem Veranstaltungsort, weil er kein Ticket ergattern konnte. Peter bemerkte das, zögerte nicht und sprach ihn direkt an. Auf die Frage, wie die Explosion der Agenten die Zukunft großer Modelle verändern werde, antwortete er ehrlich: „Ich weiß es nicht. Ich bin besser darin, mit den verfügbaren Tools interessante Dinge zu bauen.“
Der Vortrag war ursprünglich auf 30 Minuten ausgelegt, doch die Atmosphäre war so gut, dass Peter über zwei Stunden blieb. Die Veranstalter sagten später: „Das bedeutete uns viel. Um fair zu sein, schulden wir ihm noch eine Entschuldigung.“
Beim Verlassen Londons hinterließ er eine letzte Botschaft: „Du suchst nicht nach Bedeutung, du schaffst Bedeutung.“ Vielleicht ist das genau das, was jeder, der in der KI-Ära etwas bewegen will, hören muss.
Steinberger selbst ist kein großer Fan der Krypto-Szene, doch die Projektliste dieses Hackathons steht im klaren Gegensatz zu seiner persönlichen Haltung. Auf der Projektseite von DoraHacks tauchen konkrete Web3-Umsetzungsansätze auf:
· Die Identität und Souveränität der Agenten sind zentrale Themen. clawOS basiert auf dem Nostr-Protokoll, wobei jeder Agent eine eigene Identität und Wallet besitzt, unabhängig von Plattformen; Cortex.OS versucht, das Black-Box-Problem der KI in Web3 zu lösen, sodass jede Entscheidung der Agenten auf der Chain nachvollziehbar ist.
· Direkte Kontrolle über Gelder ist eine weitere Richtung. Trading Narwhal und Vibe4Trading setzen auf Agenten, die vom Assistenzmodus zum direkten Handel übergehen, obwohl die Architektur von OpenClaw private Schlüssel nicht optimal unterstützt.
· Governance und öffentliche Überwachung sind ebenfalls im Fokus: WatchDog nutzt sechs autonome Agenten, um britische Regierungsaufträge auf Unregelmäßigkeiten zu überwachen; CivicLift ermöglicht Bürgern, mit Agenten mit lokalen Behörden zu interagieren; GreenClaw ist ein Multi-Agenten-Kooperationszentrum für städtische Sicherheit.
Doch Sicherheit bleibt die größte Hürde für OpenClaw im Web3. Agenten können auf Dateien, APIs und Systeme zugreifen, doch es gibt keine Überwachung, was sie tatsächlich tun. In Szenarien mit echten Vermögenswerten ist Vorsicht geboten, wenn man OpenClaw einsetzt.
