Karpathy揭秘OpenClaw：智能体正在终结App时代！别再给人类写代码了！

题图摄于北京长安街

本文根据最近 Andrej Karpathy 的访谈编写，主要提到他对智能体（例如 OpenClaw 等）改变我们工作和生活的一些思考。 他指出，编程正从“写代码”转向“表达意志”，开发者只需给出宏观指令，由智能体自动执行。这极大释放了个人潜能，让“宏观动作”成为主流。以 OpenClaw 为代表的智能体具备持续自主性，能长期运行、自动研究并实现递归自我提升。人类是进化中的瓶颈，需要被移除。未来软件、教育与文档都应“智能体优先”，不再为人类设计复杂界面，而是提供 API 供智能体直接调用，从而彻底重构人机协作方式。

如果你关注 AI，肯定知道这位神人：特斯拉前 AI 主管、OpenAI 创始成员、nanoGPT 的缔造者。在最近一期《No Priors》访谈中，Karpathy 的状态简直可以用“走火入魔”来形容。他开场就抛出了一个极具冲击力的词：“AI 精神错乱（AI Psychosis）”。

他说，这种感觉就像是你突然获得了一种超能力，但你还没学会怎么驾驭它。现在的他，每天花 16 个小时向他的“智能体（Agents）”表达意志，并让它们把这些意志显现出来。（编者注：这或许就是玩龙虾极客们的典型特征！）

今天我们聊聊 Karpathy 看到的那个“疯狂”的未来：一个不需要亲手写代码、不需要 App、甚至连教育都要被重构的时代。

告别打字员时代：从“写代码”到“下神谕”

大家还记得我们是怎么写程序的吗？在键盘上噼里啪啦敲代码，对着屏幕修 Bug，改到一个字母写错都要抓狂。

Karpathy 说，这种日子到头了。

从去年 12 月开始，他的人生发生了一个剧烈的翻转。以前是 80% 自己写，20% 靠 AI；现在是 100% 靠 AI，他已经好几个月没亲手敲过一行代码了。

现在的他，更像是一个拥有几十个顶级实习生的 CEO。他不再去抠具体的函数怎么写，而是进行“宏观动作（Macro Actions）”。

打个比方： 以前你是在搬砖，现在你是在指挥一支搬砖机器人大队。

• “智能体 1 号，你去帮我把这个仓库的新功能实现了。”
• “智能体 2 号，你去做个竞品调研。”
• “智能体 3 号，你去写个测试计划，别跟 1 号冲突了。”

在这种模式下，人类的打字速度不再是瓶颈，你的“意志表达能力”才是。 这种状态让他感到焦虑——如果你不把每一分钱订阅的 Token 额度用光，你就亏了！ 这种感觉就像当年他读博时，看着昂贵的 GPU 没跑满算力一样让人抓心挠肝。

他说，现在软件工程师的默认工作流已经彻底变了。如果你还在一个字母一个字母地敲 Python 代码，那在 Karpathy 眼中，你可能还在用钻木取火的方式在搞航天工程。

现实版的“多比”：把所有的 App 都扔进垃圾桶

Karpathy 在访谈里分享了一个特别好玩的私活——他给自己家造了一个“家务小精灵”。

他管它叫“小精灵多比（Dobby the elf claw）”。

这个“多比”不是某个具体的 App，而是一个住在 WhatsApp 里的智能体。最神的地方在哪？Karpathy 只是跟它说：“我觉得我家里有一套 Sonos 音响，你去找找看。”

然后，这个智能体就开始在局域网里疯狂扫描 IP。它找到了音响，发现没密码，于是自己去网上搜 API 文档，自己写代码逆向工程。几分钟后，“多比”问：“你想听啥？” Karpathy 随口一说，“多比”就真的在书房放起了音乐。

这一幕让这位顶级大佬都惊呆了：只用了三次提示，它就控制了我的音响！

接着，多比接管了灯光、暖气、泳池、防盗报警系统。Karpathy 家门口的摄像头拍到联邦快递的车，多比会直接在 WhatsApp 上发照片提醒：“嘿，快递到了，去拿一下。”

这里 Karpathy 提出了一个非常刻薄但深刻的观点：我们真的需要手机里那几十个乱七八糟的智能家居 App 吗？

每个 App 都要学习、要登录、要更新，简直是浪费人类生命。在智能体时代，App 这种东西根本就不该存在！所有的硬件都应该只提供一个 API 端点，剩下的交给智能体。 它们是“智能胶水”，能把所有零散的工具粘在一起，按你的意思办事。

未来的网络将是“智能体优先”的。这就好比以前你进超市得自己推车、找货、结账（对应现在的各种 App 操作），而以后你只需站在门口对管家说一句“我要喝可乐”，管家自然会帮你搞定一切。

三、 “自动研究”：让 AI 自己进化，人类快闪开！

如果说管家系统只是小打小闹，那 Karpathy 正在做的“自动研究（AutoResearch）”才是真正的黑科技。

他有个极其激进的目标：把自己从研究链路中彻底移除。

他认为，人类是 AI 进化的最大瓶颈。现在的研究员还是在手动调参数、看曲线。Karpathy 做了一个实验：他把自己花了几十年经验、精调了无数次的一个模型丢给“自动研究员”去跑。

结果，“自动研究员”跑了一个通宵，回来带回了一套他从来没想过的参数组合。效果竟然比他这个“人类专家”调出来的还要好！

Karpathy 的感悟是：以后每个研究组织其实都可以缩写成一个叫 Program.md 的文档。 这个文档规定了：AI 该怎么分工，怎么互相 review，怎么根据指标自我迭代。你只需要把目标输进去，然后点一下“Run”，AI 军团就会在虚拟空间里疯狂进化。

甚至，我们可以利用互联网上成千上万个不被信任的闲置算力（就像当年的 SETI@home 或者区块链），构建一个“分布式自动研究群落”。如果你关心癌症研究，你不需要捐钱，你只需要给那个项目捐赠你的“Token 吞吐量”。

这听起来是不是像某种赛博朋克电影？但 Karpathy 觉得，这已经在发生了。

智能的“锯齿状”：会造火箭，却只会讲冷笑话

虽然 AI 很强，但 Karpathy 也指出了一个让人哭笑不得的现状——AI 智能的“锯齿状（Jaggedness）”。（参见本公众号之前的文章：AI思想家卡帕西25年度洞察）

你有没有发现，现在的 AI 有时候像个天才博士，有时候又像个 10 岁小孩？

比如，它可以帮你写出复杂的 CUDA 内核代码，能帮你分析复杂的财务报表。但当你问它：“给我讲个笑话。” 哪怕是现在最顶级的 ChatGPT，吐出来的可能还是五年前那个烂梗： “为什么科学家不信任原子（Atoms）？因为它们构成了（Make up，也有‘编造’的意思）一切。”

为什么？因为代码是可验证的，做对了有奖励，AI 能在强化学习（RL）里快速进化。但“笑话”这种东西太软了，没法给确定的分，所以它就原地踏步，一直停留在五年前的水平。

这意味着，我们并没有获得“全方位”的智能。 AI 在某些赛道上跑得比光速还快，在某些地方却还在泥潭里挣扎。

所以，别以为 AI 马上就能全知全能。它在“有客观标准”的任务上是神，在“模棱两可”的意图理解上，可能还是个需要你反复解释的笨蛋。

最后的忠告：别再给人类写文档了

在访谈的最后，Karpathy 谈到了教育。

他最近搞了个叫 microGPT 的项目，尝试用 200 行代码把 LLM 的本质写出来。以前他会拍个视频给人类解释，但现在他懒得这么做了。

他的观点非常震撼：“我不打算向人解释了，我打算向智能体解释。”

为什么？ 因为人类的耐心是有限的，理解力也是参差不齐的。但智能体有无限的耐心！

• 如果你看不懂代码，你让智能体解释三遍，它能根据你的水平，用你最能听懂的语言讲给你听。
• 所以，以后的文档不该写成 HTML 给人看，而该写成 Markdown 给 AI 看。 只要 AI 看懂了，它就是一个完美的“知识路由器”，能把知识精准地分发给每一个人。

在这个时代，我们需要学习的技能不再是“如何记住知识”，而是“如何战略性地管理你的时间”。

你要去做那些 AI 暂时还做不到的——那些需要深邃洞察力、强烈坚持和独特课程大纲的部分。至于那些能被自动化的执行工作，就让它们去代码仓库里疯狂内卷吧。

写在最后

看完 Karpathy 的访谈，我的感觉是：我们正站在一个巨大的分水岭上。

一边是传统的世界，我们在那里搬砖、写 App、手动调优； 另一边是 Karpathy 描述的“智能体经济”，我们在那里表达意志、调优指令、管理 Token。

这个过程充满了“精神错乱”式的兴奋，也带着一丝丝失控的恐惧。就像 Karpathy 对他 OpenAI 的前同事们开的玩笑：“你们意识到我们正在积极地把自己自动化掉吗？如果成功了，我们都要失业了。”

但即便如此，他依然觉得这是一个无比迷人的时代。

那么，你准备好迎接你的“多比”了吗？或者说，你准备好成为那个指挥 AI 军团的“造物主”了吗？

毕竟，未来已来，只是分布得还不那么均匀。别在钻木取火了，去给你的智能体下达第一个“宏观动作”吧！

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