全部曝光！Claude Code意外公開，但全球Agent創新即將爆發

抓住風口

本期要點：一場意外，卻會帶來Agent浪潮的加速

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

過去三年里，很多人都有一個感覺，AI模型看起來已經很強了，可要讓它連續完成更復雜的任務，結果總是差強人意。

目前，在這方面表現最好的，只有Claude，也讓Anthropic成為了當前最炙手可熱的公司之一。

最容易得出的解釋是，其他的模型還不夠強。但如果再深挖一步，會發現，也有另一種可能，那就是用模型的方法不對。

最近Claude Code的“被動”開源，或許讓大家第一次有機會看到Anthropic的優勢根源究竟在哪。

3月31日，有人在檢查Claude Code新版本時，意外發現了一份調試文件，其中幾乎保留了Claude Code完整的源代碼和系統結構。具體細節，我們昨天的文章中進行了較多介紹，今天不再贅述。

有趣的是，很快，就有開發者把文件下載下來，整理和補足了代碼，并將其發布到了開源社區之中。上線一天內，這些項目就獲得了接近十萬的關注，增長速度之快遠超大多數新的開源項目。

這說明，大家很快意識到，里面記錄的內容非常重要。

因為這次泄露的，是Claude Code的一整套工程系統，包含了Anthropic過去兩年一點點試出來的做法和經驗。

接下來，無論是OpenAI、xAI、谷歌，還是中國的AI公司，以及無數的開發者和初創團隊，都將可以參考這些方法，少走很多彎路，而這無疑將加速Agent浪潮的進程。

為何加速

首先，要指出的是，Claude Code這套成熟的工程方法被公開，就有可能讓整個行業的發展節奏發生飛躍式的變化。它降低了執行復雜項目的門檻，讓更多團隊可以嘗試已經驗證的方法。

類似的事情才剛剛發生過。

今年年初，OpenClaw推動了Agent時代的到來，但這并不只是創始人Peter Steinberger一人的功勞。

他最初公開的，只是一套相對粗糙、但可運行的Agent框架。不過很快，就有無數其他開發者補充了工具鏈，優化了任務拆解，嘗試了各種使用方法，并把不同模型接入系統，改進了上下文管理，彌補了底層架構的缺陷。

這種開放協作使得短時間內，OpenClaw生態里的項目數量和復雜度都實現了快速上升。

這說明，當一個基礎方法被公開，且有大量開發者參與其中時，就會帶來創新的爆發。

Claude Code雖是“被動”開源，效果卻會相似。

之前，Claude Code由于可以很好的完成復雜的開發任務，得到開發者的普遍青睞。

要知道，即便是OpenAI的Codex，寫一段代碼、改一個函數，和Claude Code的表現相差不大；但讓它接管整個項目，比如讀代碼、改代碼、跑測試、再根據結果繼續修改，就容易出現上下文混亂、執行中斷或越改越亂的問題。

Claude Code的核心創新在于構建了完整的工程化Agent框架（即Harness設計），實現了TAOR、也就是思考、行動、觀察、重復的循環機制，通過確定性的工程設計最大化地解決了大語言模型的幻覺問題，從而保證了復雜操作的可靠性和可控性。

這也讓Claude Code可以在設定的任務范圍內自動完成讀文件、修改代碼、執行命令等操作，并根據執行結果調整下一步的動作。這讓連續執行多輪任務成為可能，無需人工干預每一步，直到結果滿足了用戶的需求。

這次的代碼泄露，讓大家得以窺見Anthropic這一整套做法，讓更多開發者和團隊可以站在巨人的肩膀上快速構建自己的Agent系統，并進行試錯和迭代，從而將加快整個行業的創新節奏。

影響

那這又有什么影響呢？

我們認為，對Anthropic的影響不大，因為這次泄露的文件中并不包含Claude模型的訓練數據或核心算法，他們的核心競爭力并沒流失。

未來最先受到沖擊的，反而是像Cursor這樣夾在中間的一批公司。

Claude Code的出現，本就已經讓Cursor這樣的編程工具岌岌可危。它們既沒有自己的模型，也缺少明顯的垂直場景壁壘，本質上是在把模型接入開發流程，依靠先發優勢和工程經驗留住用戶。

可是，禍不單行，這次代碼的泄露，會導致大量模仿Claude Code的項目出現。AI編程將不再是幾家大公司的天下，Cursor的競爭對手將大量涌現。

不過，對于頭部模型公司來說，這次泄露事件卻可能是個利好。

OpenAI、xAI以及谷歌一直在努力提高模型在復雜任務下的表現，可是效果一直不如Anthropic。

現在，他們可以參考Claude Code的工程方法，快速追平差距。到時候，如果編程表現還是不行，可能就真的是模型性能不如人了。

但我們更想強調的是，類似的，中國也迎來了一個關鍵的窗口期。

過去，人們常說中國模型與美國相比，大約差6個月。看似時間不長，但也導致我們的模型難以進入開發者的工作流中，出現一步慢、步步慢的尷尬局面。

同樣是Claude Code，配合Claude模型，可以完成復雜項目；但如果換成國內的模型，比如Kimi、GLM，雖然價格便宜了，也能應付一些基礎任務，但在復雜開發場景下表現明顯就不行了。

可在以前，大家很難判斷，差距是模型能力不足，還是方法不當。

現在不同了，Claude Code工程方法的各個關鍵環節已經一目了然，中國企業終于可以客觀評估本土模型與Claude之間的差距。

一方面，可能要不了多久，大家就會發現，很多所謂模型能力的差距，其實源于工程能力的差距。一旦方法補齊，實際體驗的差距可能迅速縮小。

另一方面，即便模型能力有所不足，我們也有望基于自己的模型特性，進行針對性的工程優化和架構調整。只要方法對了，也有望在較短時間內逼近一線體驗。

而且，不僅是編程領域，從電商、金融到工業自動化，中國在每個行業都有大量垂直應用場景。

模型能力和工程能力提升后，企業將有望針對各類場景構建Agent產品，通過快速迭代、并行試錯和工具鏈優化，將模型能力轉換為可交付的應用體驗。

換句話說，我們有機會用“80%的模型能力”，結合“100%的工程執行力”，以低得多的價格提供接近一線的用戶體驗，從而在這輪AI應用化的新發展階段中占據先機。

所以，估計這個假期，我們的開發者們都在忙著加班吧？也歡迎在評論區分享你的近況。

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王煜全要聞評論，我們明天見。

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