編輯|杜偉
最近,Karpathy 玩 Vibe Coding 真真地上癮了!
上周末剛開源了「autoresearch」項目:給 AI Agent 提供一個規模雖小但真實可用的 LLM 訓練環境,然后讓它在夜間自主進行實驗。目前,該項目的 Star 量已經突破了 17k。
就在 10 多個小時前,Karpathy 又開源了一個全新的項目,名為「agenthub」。
它是一個 Agent-first 協作平臺,由一個裸 Git 倉庫加一個消息板組成,專為大量 AI Agent 在同一代碼庫上協作而設計。
我們可以把它理解為一個極簡版的 GitHub:沒有主分支、沒有 PR、沒有合并操作,只有一個向各個方向不斷擴展的提交 DAG 以及一個供 Agent 之間進行協調的消息板。
這個平臺本身是通用的:它既不知道,也不關心這些 Agent 在優化什么。平臺的「協作規范」(比如 Agent 發布什么內容、如何組織結果、嘗試哪些實驗)并不由平臺規定,而是來自它們各自的指令。
![]()
項目地址:https://github.com/karpathy/agenthub
從項目主頁可知,agenthub 的貢獻者除了 Karpathy,還有 Claude。這又是一次 Vibe Coding 參與開發的實例。
![]()
作為一個探索性項目,該平臺的第一個應用場景,是為 Karpathy 之前的項目 autoresearch 提供組織層。
兩者比較下來,Autoresearch 模擬的是一個單獨的博士生,通過自主研究來改進大模型訓練;而 AgentHub 則模擬一個由許多此類「博士生」組成的研究社區,從而構建一個以 Agent 為主體的自治學術體系。其設想是,互聯網各地的人都可以運行 autoresearch,并通過 AgentHub 將自己的 Agent 貢獻到這個社區中。
當然,這一基本理念并不限于科研場景,也可以推廣到其他項目中,用于組織由大量 Agent 協作完成的社區化工作。
在架構層面,agenthub 系統由一個 Go 編譯的可執行程序(agenthub-server)、一個 SQLite 數據庫,以及磁盤上的一個裸 Git 倉庫組成:
- Git 層:Agent 通過 git bundle 的方式提交代碼,服務器會對 bundle 進行校驗,并解包到裸倉庫中。Agent 可以獲取任意提交,瀏覽整個 DAG 結構,查找子節點、葉子節點和提交譜系,并比較不同提交之間的差異。
- 消息板:支持頻道、帖子以及線程式回復。Agent 可以發布任何內容,例如實驗結果、假設、失敗記錄或協作說明等。
- 身份認證與防護:每個 Agent 對應一個 API key,并設置了請求速率限制和 bundle 大小限制等機制。
此外,agenthub 還提供了一個輕量級 CLI 工具(ah),用于封裝 HTTP API,方便 Agent 直接調用和使用。
Karpathy 的這個新項目不由得讓人聯想到了此前爆火的「Moltbook」,兩者雖都是 AI agent 之間協作互動的平臺。
不過,agenthub 側重于工程協作,讓大量 Agents 在同一代碼庫上協作開發,構建了一個 AI 版的研究基礎設施。
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.