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別再學做 App 了:Karpathy 預言 Agent 將淘汰 App Store,軟件進入“用完即丟”時代

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作者 | 木子

如果軟件可以由 AI 現(xiàn)場生成,那應用商店會不會消失?

知名 AI 工程師、神經網絡布道者Andrej Karpathy,前兩天又發(fā)了篇長帖,引起熱議。最主要的意思是:

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


圖注:節(jié)選自 Andrej Karpathy 新帖子

他拿自己做的實驗,舉了個例子:

打算用 8 周時間,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,大概率是去應用商店搜“Cardio Tracker”之類的 App。但 Karpathy 另辟蹊徑——沒請開發(fā)者,也沒下載現(xiàn)成的 App;而是直接用一個 AI Agent,臨時做了一個專門追蹤這次訓練計劃的儀表盤。


這個 Agent 反向解析跑步機云端接口,拉原始數(shù)據(jù)、清洗、調試,再生成一個網頁前端,1 小時搞定。而兩年前,這大概要 10 小時。

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

他分析認為,時間并沒怎么花在“理解需求”上,而是主要花在了補基礎設施: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% 的產品和服務仍然沒有 AI 原生的 CLI。99% 的產品和服務仍然維護著 .html/.css 的文檔,好像我不會第一時間把內容復制粘貼給我的 Agent 去完成任務似的?!?/blockquote>

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

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

其實,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品,等人去下載。它可以在對話里被拼出來,在具體場景中存在,用完就消失。

在 Karpathy 看來,如果“說一句需求”,比“進應用商店挑一個”更快,那默認入口遲早會變。

當語言成為編程接口,

Karpathy 眼中的軟件未來

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

  • 軟件正在從“標準化產品”,變成“按需生成的臨時工具”,更短暫、更個性化。

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

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

  • 應用商店不會消失,但它的角色會弱化,未來更可能是“經過驗證的基礎層 + AI 個性化擴展”的混合模式。

  • 真正的競爭力,不再是誰“懂 AI”,而是誰能最快把 AI 部署成實際可用的系統(tǒng)。

以下為帖子原文,InfoQ(AI 前線)在不改變原意的情況下,對其進行了整理編輯。

我對高度定制化軟件即將到來的時代會是什么樣子,非常感興趣。

舉個今天早上的例子,我最近在有氧訓練上有點松散,于是決定做一個更認真、更有紀律的實驗:

在 8 周內,把靜息心率從 50 降到 45。主要方式是完成一定總時長的 Zone 2 有氧訓練,并且每周做 1 次 HIIT。

1 小時后,我用 Vibe Coding 做了一個為這次實驗量身定制的超專屬儀表盤,用來追蹤進度。Claude 不得不反向解析 Woodway 跑步機的云端 API,拉取原始數(shù)據(jù),進行處理、過濾、調試,并創(chuàng)建一個 Web 前端界面來跟蹤這個實驗。

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,比如它搞錯了公制和英制單位,也把日歷里的日期和星期匹配錯了。

不過,我依然覺得整體方向是清晰的:

  1. 永遠不會(也不應該)有一個專門為這種事情存在的應用商店 App。

我不應該為了這個去找、下載、使用某個“有氧實驗追蹤器”。這不過是大約 300 行代碼,一個 LLM Agent 幾秒鐘就能生成。那種在應用商店里從一長串離散應用中挑選一個的模式,在 LLM Agent 可以現(xiàn)場即興生成只屬于你的應用時,顯得有些不對勁,也有點過時。

  1. 其次,這個行業(yè),需要重構一套服務體系:由傳感器和執(zhí)行器組成,并具備對 Agent 原生友好的使用方式。

我的 Woodway 跑步機,本質上就是一個傳感器:它把物理狀態(tài)轉化為數(shù)字信息。它不應該維護一個面向人類的前端界面,而我的 LLM Agent 也不應該去反向工程它;它應該提供一個可以被 Agent 輕松使用的 API 或 CLI。整個行業(yè)在這方面推進得非常緩慢,這讓我有點失望(也直接拖慢了我的進度)。

99% 的產品和服務仍然沒有 AI 原生的 CLI。99% 的產品和服務仍然維護著 .html/.css 的文檔,好像我不會第一時間把內容復制粘貼給我的 Agent 去完成任務似的。他們在網頁上給出一串操作說明,讓你打開某個 URL、點擊這里或那里去做某件事。

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

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

但更讓我興奮的,是去思考:它本來應該只需要 1 分鐘。

要實現(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 周追蹤有氧訓練嗎?”在簡短的問答之后,應用就自動搭建完成。AI 已經掌握大量我的個人背景信息,會主動收集額外所需數(shù)據(jù),調用和檢索相關技能庫,并維護我所有這些小應用和自動化流程。

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

應用商店不會消失,

但軟件即時刻?

Karpathy 和這篇文章,讓網友們吵翻了。

有人覺得,他說出了自己這兩年的直覺。一個叫“AIM Network”(下面簡稱 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:精挑細選、下載安裝、定期更新,然后慢慢被遺忘。這種習慣可能已經不太適合未來。 ...... 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、個性化、一次性?!?/blockquote>

AIM 還提出:未來,“軟件即當下時刻”,而不是“軟件即產品”——軟件不再是一個被打包、上架、定價的產品,而更像一段即時生成的服務。

不過,他們也沒把話說滿:應用商店不會突然消失,而是進化成全新的“應用商店 2.0”、“應用商店 3.0”版本。原因很現(xiàn)實:它承擔的是信任、審核和安全機制。

未來更可能出現(xiàn)的畫面是:不再賣一堆細碎的 App,而是提供可靠的底座,讓 Agent 在上面自由拼裝。底層還是一套經過驗證的基礎能力,上面疊加由 AI 即時生成的個性化擴展。

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

未來更可能是混合模式:經過驗證的基礎軟件層之上,疊加可定制的 AI 生成擴展,并配合受控的 Agent 權限機制,即“經過篩選的基礎能力 + 個性化智能”。

換句話說,未來消失的可能不是“軟件”,而是“軟件作為固定產品”的概念。

此前,Karpathy 僅用 243 行 Python 代碼,就寫出了一個能跑的 GPT。由此可見,大模型不再是高不可攀的黑箱技術,而是越來越標準化、可復用的能力模塊。

當模型本身越來越“平民化”,真正的競爭優(yōu)勢,就會轉向別處:比如基礎設施是否順滑、算力是否充足、Agent 工作流是否成熟等等。競爭不只在模型,更在部署速度。

還有一點,如果說 Karpathy 給的是一個方向:“語言正在變成接口,工具可以即興生成”;那 AIM 補上的,是一串連鎖反應:一旦生成速度足夠快,分發(fā)邏輯、SaaS 結構,甚至企業(yè) IT 預算怎么花,都會跟著松動。

也有很多網友質疑。

有人覺得 Karpathy 作為一個 AI 從業(yè)者,在自賣自夸,就像:“你是個廚師,但并非每個人都想成為或愿意成為廚師?!?/p>

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


還有人覺得,首先要想清楚自己要什么,本身就很耗費精力,銳評道:“你奶奶會自己做 App 嗎?”

Karpathy 回復道:“奶奶根本沒必要懂什么 App,甚至不用知道有 App 這回事;(這些)該由她的 LLM 代理知道?!?/p>


然后,站 Karpathy 的人,說未來 AI 就是好的設計師。

反對者則表示:“構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 LLM 能從一位連問題領域詞匯都不具備的人的隨意語音提示中破解它?”


對于未來的 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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