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      別再學(xué)做App了:Karpathy預(yù)言Agent將淘汰App Store,軟件進(jìn)入“用完即丟”時(shí)代

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      作者 | 木子

      如果軟件可以由 AI 現(xiàn)場(chǎng)生成,那應(yīng)用商店會(huì)不會(huì)消失?

      知名 AI 工程師、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)布道者 Andrej Karpathy,前兩天又發(fā)了篇長(zhǎng)帖,引起熱議。最主要的意思是:

      以后可能不用專門去應(yīng)用商店“找”App 了,你只要說清楚想干嘛,AI 現(xiàn)場(chǎng)給你做一個(gè)——而且可能只要 1 分鐘就做好了。


      圖注:節(jié)選自 Andrej Karpathy 新帖子

      他拿自己做的實(shí)驗(yàn),舉了個(gè)例子:

      打算用 8 周時(shí)間,把靜息心率從 50 降到 45(靜息心率,是人在完全放松狀態(tài)下每分鐘的心跳次數(shù),常被用來衡量心肺功能)。

      一般人遇到這種需求,大概率是去應(yīng)用商店搜“Cardio Tracker”之類的 App。但 Karpathy 另辟蹊徑——沒請(qǐng)開發(fā)者,也沒下載現(xiàn)成的 App;而是直接用一個(gè) AI Agent,臨時(shí)做了一個(gè)專門追蹤這次訓(xùn)練計(jì)劃的儀表盤。


      這個(gè) Agent 反向解析跑步機(jī)云端接口,拉原始數(shù)據(jù)、清洗、調(diào)試,再生成一個(gè)網(wǎng)頁前端,1 小時(shí)搞定。而兩年前,這大概要 10 小時(shí)。

      但 Karpathy 并不滿足于“只用 1 小時(shí)”,他在想為什么還要 1 小時(shí)?

      他分析認(rèn)為,時(shí)間并沒怎么花在“理解需求”上,而是主要花在了補(bǔ)基礎(chǔ)設(shè)施:接口不友好、缺乏 AI 原生 API、單位制和日歷邏輯要人工修 bug 等等。

      他吐槽道:

      “99% 的產(chǎn)品和服務(wù)仍然沒有 AI 原生的 CLI。99% 的產(chǎn)品和服務(wù)仍然維護(hù)著 .html/.css 的文檔,好像我不會(huì)第一時(shí)間把內(nèi)容復(fù)制粘貼給我的 Agent 去完成任務(wù)似的。”

      換句話說,現(xiàn)在的最大阻力不在模型能力,而在生態(tài)還沒準(zhǔn)備好。

      于是,他大膽預(yù)判:如果設(shè)備本身,提供 Agent 可直接調(diào)用的 API、如果常見功能有成熟技能庫、如果 AI 已經(jīng)掌握個(gè)人長(zhǎng)期數(shù)據(jù);那么這件事,理論上只剩下“描述需求 + 自動(dòng)拼裝”未來可能只需 1 分鐘。

      其實(shí),這早已埋下了伏筆。Karpathy 于 2023 年寫的“名言”:“目前最熱門的新編程語言是英語”,現(xiàn)在還掛在他主頁置頂。


      當(dāng)自然語言本身就是編程接口,軟件就不一定非要先被做成一排排固定產(chǎn)品,等人去下載。它可以在對(duì)話里被拼出來,在具體場(chǎng)景中存在,用完就消失。

      在 Karpathy 看來,如果“說一句需求”,比“進(jìn)應(yīng)用商店挑一個(gè)”更快,那默認(rèn)入口遲早會(huì)變。

      1 當(dāng)語言成為編程接口,Karpathy 眼中的軟件未來

      除了預(yù)判未來 AI 可以迅速定制軟件,這篇帖子的核心觀點(diǎn),還可以拆成以下幾條:

      • 軟件正在從“標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品”,變成“按需生成的臨時(shí)工具”,更短暫、更個(gè)性化。

      • 這要求硬件和軟件提供 AI 原生 API,讓機(jī)器和機(jī)器直接對(duì)話,而不是依賴人為操作界面。

      • 企業(yè)可能不再大量購買 SaaS,而是動(dòng)態(tài)生成工具。而且傳統(tǒng) UI,也可能被 Agent 編排替代。

      • 應(yīng)用商店不會(huì)消失,但它的角色會(huì)弱化,未來更可能是“經(jīng)過驗(yàn)證的基礎(chǔ)層 + AI 個(gè)性化擴(kuò)展”的混合模式。

      • 真正的競(jìng)爭(zhēng)力,不再是誰“懂 AI”,而是誰能最快把 AI 部署成實(shí)際可用的系統(tǒng)。


      以下為帖子原文,InfoQ 在不改變?cè)獾那闆r下,對(duì)其進(jìn)行了整理編輯。

      我對(duì)高度定制化軟件即將到來的時(shí)代會(huì)是什么樣子,非常感興趣。

      舉個(gè)今天早上的例子,我最近在有氧訓(xùn)練上有點(diǎn)松散,于是決定做一個(gè)更認(rèn)真、更有紀(jì)律的實(shí)驗(yàn):

      在 8 周內(nèi),把靜息心率從 50 降到 45。主要方式是完成一定總時(shí)長(zhǎng)的 Zone 2 有氧訓(xùn)練,并且每周做 1 次 HIIT。

      1 小時(shí)后,我用 Vibe Coding 做了一個(gè)為這次實(shí)驗(yàn)量身定制的超專屬儀表盤,用來追蹤進(jìn)度。Claude 不得不反向解析 Woodway 跑步機(jī)的云端 API,拉取原始數(shù)據(jù),進(jìn)行處理、過濾、調(diào)試,并創(chuàng)建一個(gè) Web 前端界面來跟蹤這個(gè)實(shí)驗(yàn)。

      過程并不完全順暢,我需要發(fā)現(xiàn)并指出一些 bug,讓它修復(fù),比如它搞錯(cuò)了公制和英制單位,也把日歷里的日期和星期匹配錯(cuò)了。

      不過,我依然覺得整體方向是清晰的:

      • 永遠(yuǎn)不會(huì)(也不應(yīng)該)有一個(gè)專門為這種事情存在的應(yīng)用商店 App。

      我不應(yīng)該為了這個(gè)去找、下載、使用某個(gè)“有氧實(shí)驗(yàn)追蹤器”。這不過是大約 300 行代碼,一個(gè) LLM Agent 幾秒鐘就能生成。那種在應(yīng)用商店里從一長(zhǎng)串離散應(yīng)用中挑選一個(gè)的模式,在 LLM Agent 可以現(xiàn)場(chǎng)即興生成只屬于你的應(yīng)用時(shí),顯得有些不對(duì)勁,也有點(diǎn)過時(shí)。

      • 其次,這個(gè)行業(yè),需要重構(gòu)一套服務(wù)體系:由傳感器和執(zhí)行器組成,并具備對(duì) Agent 原生友好的使用方式。

      我的 Woodway 跑步機(jī),本質(zhì)上就是一個(gè)傳感器:它把物理狀態(tài)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息。它不應(yīng)該維護(hù)一個(gè)面向人類的前端界面,而我的 LLM Agent 也不應(yīng)該去反向工程它;它應(yīng)該提供一個(gè)可以被 Agent 輕松使用的 API 或 CLI。整個(gè)行業(yè)在這方面推進(jìn)得非常緩慢,這讓我有點(diǎn)失望(也直接拖慢了我的進(jìn)度)。

      99% 的產(chǎn)品和服務(wù)仍然沒有 AI 原生的 CLI。99% 的產(chǎn)品和服務(wù)仍然維護(hù)著 .html/.css 的文檔,好像我不會(huì)第一時(shí)間把內(nèi)容復(fù)制粘貼給我的 Agent 去完成任務(wù)似的。他們?cè)诰W(wǎng)頁上給出一串操作說明,讓你打開某個(gè) URL、點(diǎn)擊這里或那里去做某件事。

      現(xiàn)在都 2026 年了,為什么還要我手動(dòng)操作?要么系統(tǒng)自動(dòng)完成,要么交給我的 Agent。

      所以,總的來說,我今天確實(shí)對(duì)這件事只花了 1 小時(shí)感到滿意(兩年前大概要 10 小時(shí))。

      但更讓我興奮的,是去思考:它本來應(yīng)該只需要 1 分鐘。

      要實(shí)現(xiàn) 1 分鐘,需要什么條件?讓我只需說一句:“嗨,能幫我在接下來 8 周追蹤有氧訓(xùn)練嗎?”在簡(jiǎn)短的問答之后,應(yīng)用就自動(dòng)搭建完成。AI 已經(jīng)掌握大量我的個(gè)人背景信息,會(huì)主動(dòng)收集額外所需數(shù)據(jù),調(diào)用和檢索相關(guān)技能庫,并維護(hù)我所有這些小應(yīng)用和自動(dòng)化流程。

      簡(jiǎn)而言之,從一組離散應(yīng)用中挑選的“應(yīng)用商店”概念本身正在迅速過時(shí)。未來將是由 AI 原生的傳感器和執(zhí)行器組成的服務(wù)體系,通過 LLM 這層“膠水”進(jìn)行編排,生成高度定制、短暫存在的應(yīng)用。只是,這個(gè)未來還沒有真正到來。

      2 應(yīng)用商店不會(huì)消失,但軟件即時(shí)刻?

      Karpathy 和這篇文章,讓網(wǎng)友們吵翻了。

      有人覺得,他說出了自己這兩年的直覺。一個(gè)叫“AIM Network”(下面簡(jiǎn)稱 AIM)的媒體形容道:

      “我們過去收集軟件的方式,就像收集書一樣:精挑細(xì)選、下載安裝、定期更新,然后慢慢被遺忘。這種習(xí)慣可能已經(jīng)不太適合未來。 ...... 未來的流程可能不再是‘下載—安裝—配置—適配’,而是 ‘描述—生成—使用—丟棄’。軟件將變得短暫、個(gè)性化、一次性。”

      AIM 還提出:未來,“軟件即當(dāng)下時(shí)刻”,而不是“軟件即產(chǎn)品”——軟件不再是一個(gè)被打包、上架、定價(jià)的產(chǎn)品,而更像一段即時(shí)生成的服務(wù)。

      不過,他們也沒把話說滿:應(yīng)用商店不會(huì)突然消失,而是進(jìn)化成全新的“應(yīng)用商店 2.0”、“應(yīng)用商店 3.0”版本。原因很現(xiàn)實(shí):它承擔(dān)的是信任、審核和安全機(jī)制。

      未來更可能出現(xiàn)的畫面是:不再賣一堆細(xì)碎的 App,而是提供可靠的底座,讓 Agent 在上面自由拼裝。底層還是一套經(jīng)過驗(yàn)證的基礎(chǔ)能力,上面疊加由 AI 即時(shí)生成的個(gè)性化擴(kuò)展。

      換句話說,要消失的,未必是軟件本身,而是“軟件必須以固定產(chǎn)品形態(tài)存在”這件事。

      未來更可能是混合模式:經(jīng)過驗(yàn)證的基礎(chǔ)軟件層之上,疊加可定制的 AI 生成擴(kuò)展,并配合受控的 Agent 權(quán)限機(jī)制,即“經(jīng)過篩選的基礎(chǔ)能力 + 個(gè)性化智能”。

      換句話說,未來消失的可能不是“軟件”,而是“軟件作為固定產(chǎn)品”的概念。

      此前,Karpathy 僅用 243 行 Python 代碼,就寫出了一個(gè)能跑的 GPT。由此可見,大模型不再是高不可攀的黑箱技術(shù),而是越來越標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)用的能力模塊。

      當(dāng)模型本身越來越“平民化”,真正的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),就會(huì)轉(zhuǎn)向別處:比如基礎(chǔ)設(shè)施是否順滑、算力是否充足、Agent 工作流是否成熟等等。競(jìng)爭(zhēng)不只在模型,更在部署速度。

      還有一點(diǎn),如果說 Karpathy 給的是一個(gè)方向:“語言正在變成接口,工具可以即興生成”;那 AIM 補(bǔ)上的,是一串連鎖反應(yīng):一旦生成速度足夠快,分發(fā)邏輯、SaaS 結(jié)構(gòu),甚至企業(yè) IT 預(yù)算怎么花,都會(huì)跟著松動(dòng)。

      也有很多網(wǎng)友質(zhì)疑。

      有人覺得 Karpathy 作為一個(gè) AI 從業(yè)者,在自賣自夸,就像:“你是個(gè)廚師,但并非每個(gè)人都想成為或愿意成為廚師。”

      Karpathy 表示,人們還在用“軟件稀缺”的舊思維看問題,而當(dāng)軟件變得極度廉價(jià)、可隨時(shí)生成時(shí),傳統(tǒng)意義上的“應(yīng)用”本身可能都會(huì)失去存在意義。


      還有人覺得,首先要想清楚自己要什么,本身就很耗費(fèi)精力,銳評(píng)道:“你奶奶會(huì)自己做 App 嗎?”

      Karpathy 回復(fù)道:“奶奶當(dāng)然沒有必要知道應(yīng)用程序或者知道有應(yīng)用程序。應(yīng)該是她的 LLM 代理知道。”


      然后有人站 Karpathy,說未來 AI 就是好的設(shè)計(jì)師。

      反對(duì)者表示:“構(gòu)建軟件最困難的部分是弄清楚客戶真正想要什么。但你聲稱一個(gè) LLM 能從一位連問題領(lǐng)域詞匯都不具備的人的隨意語音提示中破解它?”


      對(duì)于未來的 APP 形態(tài),你怎么看?

      https://x.com/karpathy/status/2024583544157458452

      https://www.youtube.com/watch?v=GXO-vwg_Q-o

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