鍵盤長草，編程已死，agentic engineering時代已至

安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）的“手搓GPT-2”項目又有了新進展。

這位OpenAI聯合創始人、特斯拉原AI總監、X平臺粉絲近200萬的KOL，最近發帖稱，他只用了2.91小時和20美元的成本，就復現出了七年前的GPT-2模型。

這一名為“nanoGPT”的項目，最早啟動于2024年，是卡帕西以教學為目的，展示如何從零開始編寫代碼，生成GPT-2模型，以此幫助深度學習的初學者理解GPT架構和訓練流程的一次嘗試。

截圖來自社交平臺X

自發布之初，這個項目就獲贊“讓AI的內幕走向普及”，最近每次更新，都會因時間和成本的降幅的因素，在開發者群體中引發討論。

目前，該項目在GitHub上已有超過5.2萬顆星，另一個類似項目“nanochat”也有4.2萬顆星。

卡帕西本人也完成了角色轉換，目前，他以“原生AI教育”為己任，創辦Eureka Labs，免費提供AI教學視頻，強調“從零構建”和“與細節斗爭”，力圖讓人們既能熟練使用AI，又具備脫離AI獨立工作的能力。

很多開發者、愛好者甚至普通人，都曾在Youtube上追更學習他的“Zero to Hero”教學視頻。

截圖來自GitHub

不過，他的另一重身份，讓事情顯得有些吊詭。

去年2月3日，卡帕西發帖稱自己找到了一種新的編程方式——vibe coding（氛圍編程），可以沉浸在靈感之中，忘記代碼的存在，甚至不用鍵盤，只是向大模型提出要求，之后就全部接受它給出的結果。

他發現，即使不再看差異對比，遇到錯誤信息直接復制粘貼，對一些臨時小型項目來說也能交付成果。

這一概念隨即在開發者社區引發共鳴。隨著性能更強的大模型的涌現、Cursor等工具的流行，vibe coding的門檻越來越低、實現效果越來越好，吸引了大批實踐者，也成為當年度AI領域的重要趨勢，還入選了《柯林斯詞典》年度詞匯。

2月初，人們紛紛紀念起“vibe coding一周年”，討論中有關于個人生產力的解放、編程門檻的消解等積極論調，也有程序員面臨失業、“鍵盤長草，編程已死”等憂慮。

而對活躍于時代前端的開發者來說，一邊從基礎開始了解AI，興奮或疲憊地跟上時代之輪，一邊又不無擔憂地沉迷于vibe coding，心事重重地解放雙手，這略顯矛盾的景象，好像已經成了一種日常。

程序員，掙扎在時代的縫隙中

Anthropic推出的編程助手Claude code是開發者目前最常用的工具。

與此同時，這家公司也是“AI替代論”的濫觴地之一。其發布的《經濟指數報告》一直在分析、追蹤AI對人類就業的影響。

今年1月的報告提出，高學歷、高復雜度任務被替代風險更大， AI的“去技能化”（Deskilling）效應已經彰顯。Anthropic CEO達里奧·阿莫代（Dario Amodei）曾預測，5年內AI可能讓一半的初級白領崗位消失，導致整體失業率上升至10%-20%。

數據顯示，Claude傾向于涵蓋需要較高教育水平的任務。圖片來源：Anthropic Economic Index report: economic primitives，2026.01.15

而這家滿布開發者的公司，也在此前的一份內部調研中提及，員工已將20%的繁瑣工作完全委托給Claude，并普遍感到生產力提升，但同時擔心自身深度編程能力的退化。

阿莫代還在今年的達沃斯經濟論壇期間直言，在Anthropic內部，已經能看到未來的趨勢：實際上需要的開發者會越來越少，而不是越來越多。

“我們正在思考如何在公司內部以合理的方式應對這個問題。”他稱。

這似乎又是一個有些矛盾又充滿象征意味的圖景：開發者可能會用自己開發的工具替代自己。

這些話題在網絡上很有討論度，這樣的境遇看來令不少人焦慮。有的程序員以“不學AI，不明不白就失業了。學了AI就好了，就能明白自己為什么失業了”來總結當前的境況。

但實際上，就像卡帕西每次更新課程都能吸引數百萬次點擊一樣，仍有很多人樂此不疲地對AI追根溯源，即使新的大模型、編程工具、vibe coding好像已經讓“成果”可以繞過“理解”，自動完成操作環節。

一位資深極客對作者表示，他對現實和未來充滿樂觀。

很大程度上，在他看來，“vibe coding包括更牛的agent，能讓想法更快原型化，最大程度實現我的想法”。由此，最關鍵的就變成了“想法”本身，或者說“為什么寫代碼”“寫什么代碼”，而這需要穿透AI的系統本質，預判技術更迭。

“AI時代，理解AI就是理解時代，想法決定未來。”他稱，真正理解AI，能夠用一切方法最大效率使用AI工具的人，不僅不會失業，還會得到重用，而未來更是可能會成為明星級的超級開發者。

但也不是所有人想被“卷”進時代洪流。

有程序員對作者表示，“碼農的工作本來大多就是重復完成既定任務，學習AI也是被公司逼的”。

也有程序員認為，自己只是“被動學習”，而且邊學邊感到沮喪和焦慮。一方面，好像之前的學習經歷、工作經驗迅速貶值，另一方面，AI的編程能力突飛猛進，讓他們感受到很可能工作不保，“本來35歲就容易失業，現在看起來都不是年齡問題了”。

也有開發者提示，AI編程離普通人仍有距離，能用其開發滿足自己需求的程序的人其實不多。

還有人表示，目前大部分AI編程、自迭代的成果有劣化傾向，消費級的產品仍需大量人力，以此證明，就業市場至少短期不會發生劇烈動蕩。

不同的看法和感受，只是時代癥候的某種折射。

在這背后，正是技術極速向前飛奔時拽出的“裂谷”，有些人已看到了另一側的風景，有些人則終究會留在這一邊。而很多開發者，可能只是恰好活在了二者的縫隙之中。

走向“agentic engineering”

正當人們為vibe coding一年來的戰績興奮不已時，卡帕西又提到了一個新的概念：agentic engineering。

他稱，雖然監管和審查更加嚴格，但事實上如今AI編程已日益成為開發者的默認工作流程。而在不犧牲軟件質量的前提下，充分利用agent的優勢，成為了新的趨勢和目標。

為此，他建議以agentic engineering的名稱來區別于vibe coding，而在新的范式下，agent已是默認設置，99%的情況下開發者不會直接編寫代碼，而是協調代理來編寫代碼并進行監督。

截圖來自社交平臺X

卡帕西的看法，想必與近期爆火的agent明星開源項目Openclaw（原名Clawdbot）不無關聯，他在該項目早期即予以贊許，還通過其生成了自己的agent，甚至派去參與另一個爆火項目——agent版“貼吧”Moltbook。

接連走紅的新項目和新名詞，已經讓agent出圈，甚至普通人都對此有了fomo感（錯失恐懼癥）。而開發者，更是迅速走向了agent。

目前，不少資深開發者已經過上了“雙面人生”。每天仍按時上下班為公司打工，但通過早中晚及工作間歇與家中agents的簡短交流發布指令，指示它們為自己完成兼職工作甚至是運作“一人公司”，扮演起了老板的角色。

小紅書上的一則帖文稱，訂閱了200美元的Codex、Claude和69美元的Githu Copilot，1-2天完成老板布置的weekly sprint，剩下的時間全部搞副業、陪家人，在社區引發熱議，圍觀、艷羨的普通人不在少數。

不過，作為新工具的使用者、一眾agents的領導者，就更需要再制定任務、監督執行、驗收成果等方面具備更強的綜合能力，包括不斷學習借鑒或自己開發skills，讓agents更好地完成工作。

這實際上要求，開發者對AI架構有更深入、系統化地認知，而從預控風險的角度來講，不懂底層邏輯就更難面對風險。

行業的生態也在悄然變化。

《硅谷101》曾在節目中提到，硅谷招聘新員工時的能力評價體系已經發生了改變，會要求面試者利用AI工具完成此前僅憑個人無法完成的任務，以此評估其綜合生產力。國內也有大廠會在面試前端時直接給出PRD（產品需求文檔），要求利用最熟悉的AI編程工具完成。

對于存在“就業焦慮”的開發者來說，這或許會演變成行業內的“賽馬”。有開發者警惕，“AI解放勞動力的理想變成倒卷勞動力的現實”。

而所謂“一人公司”，在某種意義上似乎顯示了“個體”在技術平權的AI時代成為“主體”的前景，但也可能，只是讓“集團”“公司”的組成從“員工個體”變成了一個個體內的“一人公司”（甚至“零人公司”）。

無論如何，這都對從業者提出了更高的要求，也解釋了卡帕西的“從零開始”AI教學，為何在“編程已死”之際仍有如此吸引力。

“使用engineering一詞是為了強調它既是一門藝術，又是一門科學，還需要專業知識。這是一門可以學習和精進的學科，它有著自身獨特的深度。”

卡帕西寫道，他還表示，自己對接下來模型和agent的進一步精進、結合感到興奮。

在被視為“Agent規模化普及元年”的2026年，Openclaw的出圈已讓這項技術為人所熟知。

Moltbook和RentAHuman.ai（一個agent雇傭人類完成線下任務的網站）引發的熱議，正在重塑人們對于人與AI的關系的認知。

而Anthropic一次常規的法律類AI代理插件發布，則直接帶崩了美股軟件板塊，將商業模式面臨的巨大變革硬生生懟在市場面前。

2月6日，OpenAI和Anthropic又同時進行重磅更新，發布GPT-5.3 Codex和Claude Opus 4.6，AI自主完成任務甚至管理任務的時代已經加速成為現實。尤其是Claude推出的Agent Teams功能，直接提供自動運行的agent項目團隊，目前正持續引發熱議。

截圖來自社交平臺X

在這種加速度中，緊趕慢趕的公司和開發者，都要尋找新的定位。

微軟CEO薩提亞·納德拉（Satya Nadella）此前提到，企業必須捍衛自身的“AI主權”，將公司獨特的隱性知識和專有數據嵌入并控制在自己擁有的模型之中，而非僅僅依賴外部通用模型，從而防止核心企業價值的流失。

企業尚需要尋找新的護城河，掌控自己的命運，避免被AI替代。第一線的開發者，顯然要面臨更嚴峻的考驗。

Google Cloud AI總監艾迪·奧斯馬尼（Addy Osmani）在個人博客中寫道，軟件行業正處于一個奇特的轉折點，AI編程已從輔助工具演變為能自主執行任務的智能代理，這正在動搖“從初級到高級”的傳統職業路徑，并從根本上改變開發者的技能要求、角色定義和成長模式。

截圖來自奧斯馬尼個人博客

他據此提出建議，提示初級開發者應使自己精通AI并成為多面手，使用AI編碼代理構建功能，但必須能理解并解釋大部分代碼行，聚焦溝通、問題分解等不易被替代的技能，并通過構建項目集證明自己能立即發揮作用。

而高級開發者應成為質量和復雜性的守護者，聚焦架構、安全等AI難以解決的“最難的20%”問題，同時將自己定位為導師和協調者，拓展為“T型人才”并推動以技能為先的實踐。

“預測未來的最佳方式就是積極地塑造它。”奧斯馬尼寫道。

無論前景是否樂觀，開發者都正面臨著“必須進步”的時代課題。而這條路，總是比“進步”一詞本身的線性暗示要更曲折。（作者｜胡珈萌，編輯｜李程程）