编辑｜杜伟

最近，Karpathy 玩 Vibe Coding 真真地上瘾了！

上周末刚开源了「autoresearch」项目：给 AI Agent 提供一个规模虽小但真实可用的 LLM 训练环境，然后让它在夜间自主进行实验。目前，该项目的 Star 量已经突破了 17k。

就在 10 多个小时前，Karpathy 又开源了一个全新的项目，名为「agenthub」。

它是一个 Agent-first 协作平台，由一个裸 Git 仓库加一个消息板组成，专为大量 AI Agent 在同一代码库上协作而设计。

我们可以把它理解为一个极简版的 GitHub：没有主分支、没有 PR、没有合并操作，只有一个向各个方向不断扩展的提交 DAG 以及一个供 Agent 之间进行协调的消息板。

这个平台本身是通用的：它既不知道，也不关心这些 Agent 在优化什么。平台的「协作规范」（比如 Agent 发布什么内容、如何组织结果、尝试哪些实验）并不由平台规定，而是来自它们各自的指令。

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项目地址：https://github.com/karpathy/agenthub

从项目主页可知，agenthub 的贡献者除了 Karpathy，还有 Claude。这又是一次 Vibe Coding 参与开发的实例。

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作为一个探索性项目，该平台的第一个应用场景，是为 Karpathy 之前的项目 autoresearch 提供组织层。

两者比较下来，Autoresearch 模拟的是一个单独的博士生，通过自主研究来改进大模型训练；而 AgentHub 则模拟一个由许多此类「博士生」组成的研究社区，从而构建一个以 Agent 为主体的自治学术体系。其设想是，互联网各地的人都可以运行 autoresearch，并通过 AgentHub 将自己的 Agent 贡献到这个社区中。

当然，这一基本理念并不限于科研场景，也可以推广到其他项目中，用于组织由大量 Agent 协作完成的社区化工作。

在架构层面，agenthub 系统由一个 Go 编译的可执行程序（agenthub-server）、一个 SQLite 数据库，以及磁盘上的一个裸 Git 仓库组成：

  • Git 层：Agent 通过 git bundle 的方式提交代码，服务器会对 bundle 进行校验，并解包到裸仓库中。Agent 可以获取任意提交，浏览整个 DAG 结构，查找子节点、叶子节点和提交谱系，并比较不同提交之间的差异。
  • 消息板：支持频道、帖子以及线程式回复。Agent 可以发布任何内容，例如实验结果、假设、失败记录或协作说明等。
  • 身份认证与防护：每个 Agent 对应一个 API key，并设置了请求速率限制和 bundle 大小限制等机制。

此外，agenthub 还提供了一个轻量级 CLI 工具（ah），用于封装 HTTP API，方便 Agent 直接调用和使用。

Karpathy 的这个新项目不由得让人联想到了此前爆火的「Moltbook」，两者虽都是 AI agent 之间协作互动的平台。

不过，agenthub 侧重于工程协作，让大量 Agents 在同一代码库上协作开发，构建了一个 AI 版的研究基础设施。