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新智元报道

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【新智元导读】Karpathy内部炸场:逼Agent干活是AI最大错误!最前沿不在OpenAI,在你手里。

一句话,把整个Agent圈子浇了个透心凉。

Andrej Karpathy——现Anthropic预训练团队核心研究员,最近在一场面向Agent开发者的现场分享里,甩出一句让全场安静的暴论:

当前AI领域最大的错误,就是人们急着逼Agent干活,却根本没先把底层的大模型搞明白。

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这段视频被剪出来扔到X上,几天就传疯了。

因为它戳中的,恰恰是眼下最热、最挤、所有人都往里冲的那条赛道。

而说这话的人,不是外行泼冷水,是踩过坑的人在复盘自己的血泪。

真金白银烧出来的教训

把时间拨回到2016年。

那时Karpathy在OpenAI搞一个项目,叫World of Bits,目标听起来特别「2026」:让Agent学会用键盘鼠标操作电脑,去订机票、点外卖,帮你把活干了。

熟不熟悉?这几乎就是今天所有Agent创业公司PPT第一页的画面。

结果呢?没做成。

Karpathy说得很直白:当时他和Tianlin Shi、Jim Fan几个人一起干,对着几个简陋网页疯狂点鼠标、试图订张机票、点份吃的,最后还真在ICML 2017发了篇论文。

论文标题就叫《World of Bits: An Open-Domain Platform for Web-Based Agents》——一个关于「比特世界」的宏大构想,最终困死在了几个简陋网页上。

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技术没准备好。手里唯一的锤子是强化学习,怎么使劲都砸不出来。

回头看,那时候真正正确的做法,是彻底忘掉Agent,转头去做语言模型。

五年后,工具箱彻底换了——你们现在做Agent,几乎没人再用强化学习了。这在当年,根本无法想象。

有意思的是,当年和他一起写论文的Jim Fan,如今已是NVIDIA的高级研究科学家,搞出了Voyager、MineDojo等一系列炸裂项目,在NeurIPS拿了杰出论文奖。

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一个2016年的「失败项目」里的年轻实习生,十年后成了AI Agent领域的顶级玩家。

但走的路,不是2016年那条。

Demo很容易,产品要花十年

顺着这个教训,Karpathy给了三步忠告,句句反着当下的热潮来。

第一步,别再逼你的Agent什么都干,先把底层模型做对。

今年5月他加入Anthropic预训练团队时,在X上写的第一句话就是:我认为接下来几年LLM前沿的工作将尤为关键。

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一个「发明」了vibe coding、让Collins辞典把它评为年度词汇的人,此刻选择回到最底层的预训练研究——这本身就是对Agent热潮的一记「行为投票」。

第二步,Demo很容易,把它做成产品要花十年。

他搬出两个所有人都熟的例子:自动驾驶,让一辆车绕着街区跑一圈的Demo谁都能做,可真做成产品,用了整整十年,他自己在Tesla就亲历了这场马拉松。

VR也一样,惊艳的Demo满天飞,落地成产品同样是十年起步。

Agent,就是这一类。

极容易想象、极容易做Demo,却极难做成真正的产品。

你要真入这行,就得准备好干十年,而不是做完一个炫酷Demo就以为上岸了。

第三步,Agent不是产品,基础能力才是产品。把地基打牢,Agent会自然涌现出来。

这三句话,几乎把当下「套个壳、堆个Agent、赶紧发布」的玩法,做了彻头彻尾的否定。

Karpathy的意思很清楚,地基不牢,楼盖得越快,塌得越狠。

自动驾驶已经用十年替所有人验证过一遍了,Agent没有理由能跳过这一课。

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向大脑偷师

说完教训,Karpathy话锋一转,一头扎进神经科学找灵感。

他在台上抛出一连串问题:Agent里什么东西相当于海马体,负责记忆、索引和检索?

什么相当于基底神经节,控制行为选择和动作执行?什么相当于丘脑,那个「多个念头抢麦克风」、像意识之座一样的地方?

一个顶级AI研究者在说:我们造数字生命,眼下最缺的不是更花哨的功能,而是对「智能到底是什么」这个根问题的敬畏。

他甚至专门带了一本David Eagleman的神经科学著作《Brain and Behavior: A Cognitive Neuroscience Perspective》推荐给在场所有人。

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在他看来,今天造Agent,值得像深度学习早期那样——当年我们从单个神经元的结构里偷来了人工神经网络的灵感,如今完全可以再去大脑里偷一次。

真正炸场的,是最后这句

如果说前面是泼冷水,Karpathy的结尾,又给台下点了一把火。

他对着满屋子独立开发者和创业者说:

真正站在Agent能力最前沿的,是你们。不是OpenAI,不是DeepMind,是你们。

这不是场面上的客套。他给了一个特别扎心的解释:

像OpenAI这样的大厂,训练大规模Transformer语言模型的确无人能及——一篇新的Transformer训练论文出来,内部Slack里的反应往往是「哦,这个两年半前有人试过了,为什么没成,我们门儿清」。

可一旦一篇新的Agent论文冒出来,所有人的反应却是:「哦,这真酷,真新颖。」

为什么?因为在Agent这件事上,没有任何一家大厂积累了五年。

大厂并不站在能力的边缘,而你们——创业者、黑客——才站在那条边缘上。

道理其实不难懂。

大厂在语言模型这条路上跑了这么多年,早把每一个坑都踩遍、每一条弯路都标好;可Agent是一片刚被开垦的新大陆,谁都没有五年的先发家底,大家几乎站在同一条起跑线上。

这时候,灵活、敢试、能快速调头的独立开发者,反而比船大难掉头的巨头更有机会撞出新东西。

回到那句最初的暴论

Karpathy要泼的冷水,不是「别做Agent」,而是「别跳过基础去做Agent」。

他自己就是最好的注脚——这位发明了vibe coding、把Agent用到飞起的人,在2026年最重要的职业选择却是:回到预训练,回到大模型最底层的那间实验室。

他要点的火,也不是让人焦虑,而是告诉每一个正在一线折腾的人:这场仗,你并不落后,你就在最前面。

热潮总会退去,Demo也终会褪色。

但把底层模型吃透、愿意为一件事扎进去十年的人,才配站到十年之后的岸上。

参考资料:https://x.com/0xCodila/status/2073544407643496771

编辑:所罗门

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