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今天才有时间看完 Andrej Karpathy 在 No Priors 播客上的访谈，聊点感受。
这种播客还是建议人肉去听，不建议看 AI 总结版，我发内容也只是记录自己的视角，不是给大家总结。
Andrej 在心态上还是有点焦虑的。
- 担心自己不在行业最前沿
- 担心自己的订阅 token 没花完
- 担心自己是瓶颈
他现在游离于前沿实验室之外，算是个 AI 独立探索者，他有着自己的取舍。
Andrej 认为在前沿实验室，人无法做到独立自主，你无法自由说话，不能想说什么说什么，同时很多话在那个语境下你又得被迫说，而且在那个环境中，你也无法真正说了算。总之，少了点自主。
但坏处是自己离一线远了，无法真正了解到在发生什么，也不能很好预测未来。
所以，他倒是希望和前沿实验室有一些合作。未来也不排除再进入前沿 AI 实验室。
另外一层的焦虑，可能是 Agent 现在这个阶段带来的。
Andrej 讲了他自己玩 coding agent 时的状态，跟很多人可能很像。
不再手写，给定框架，让 agent 完成，自己再来验证，但自己又不能完全跳脱这个循环，所以在这种循环下，人是瓶颈，有一种无形压力。
我有个形象的例子，不一定恰当：这就像一台有发动机的车，但是没有轮子，轮子是你的腿，AI 推着你向前，你被迫跑步来适应巨大的推力。
他这次观点里最广为流传的应该就是关于软件和 agent 的看法了。
我们其实不需要这么多特制的 app，例如智能家居 app，为什么不直接提供几个 api，让 agent 直接来处理呢？
我们生产了太多不需要的 app，agent 正在将他们揉碎，他们只需要暴露 api，agent 重新粘合一切。
他用 OpenClaw 控制智能家居的例子来说明这些观点，像这些产品，不应该由软件来管理，应该由 agent 来管理。
他也讲了 OpenClaw 为什么会那么火？
因为 OpenClaw 满足了人们的期待，人们一直对 LLM 有着不切实际的幻想，实际上它本身稍显粗糙，并不能直接满足人类幻想，但 OpenClaw 通过人格、记忆等系统满足了人类的幻想，让它成为一个契合人类幻想的产品。
他又再次提及模型的锯齿状智能，这是大模型公司决定的。他们如何训练模型，如何使用数据，如何进行 RL。
例如 ChatGPT 不会讲笑话，是因为这是在 RL 之外，没有经过 RL 优化。而模型现在做 agent loop 的能力很强，是因为模型被这样训练。
他也不赞成一个能在 coding 上实现通用能力的模型是全方位的 AGI（有一些模型公司认为 coding agi 就是 agi）。
讲到 vibe coding，Andrej 认为 vibe coding 是有门槛的，是属于少数人的游戏，可能不会普及。
他自己的 autoresearch 项目， 则是希望构建一个循环，人不在环，人只需要启动，系统完全自动化。他甚至设想通过这种完全自动化，让模型训练的模型，超越前沿模型。
开源和闭源，他支持开源，认为目前这种 6-8 个月的差距也挺好，简单用例用开源模型，复杂用例用闭源模型，防止了垄断。
访谈也讲了机器人与自动驾驶，还是那个说法，物理世界 AI 更慢，但市场前景更大。
这场访谈主要还是围绕 agent，可以说是一节面对 agent 时代的思维转变课。
Andrej Karpathy 访谈给我两个启示：
- agent 现在这个阶段，并不能完全自主，不能端到端地实现我们的任务，人要在环，所以，人会很累，因为你的转速是无法匹配 ai 的。Andrej 做过自动驾驶，他知道 L4 是人类不在环的，他在 agent 上的观点也更倾向于以后会有更高级别的自动化。所以，其实不用太焦虑，真的是学的慢，就不用学了，因为 ai 完全可以自己办到了。
-
- 现在这个阶段，重要的是要做转变思维，以前你做的产品是面向人的，以后你做的产品、内容是面向 agent 的，要让 agent 可以理解、执行，才算是完成工作。
不要问 agent 能为你做什么，先看看你能为 agent 做什么。
这种播客还是建议人肉去听，不建议看 AI 总结版，我发内容也只是记录自己的视角，不是给大家总结。
Andrej 在心态上还是有点焦虑的。
- 担心自己不在行业最前沿
- 担心自己的订阅 token 没花完
- 担心自己是瓶颈
他现在游离于前沿实验室之外，算是个 AI 独立探索者，他有着自己的取舍。
Andrej 认为在前沿实验室，人无法做到独立自主，你无法自由说话，不能想说什么说什么，同时很多话在那个语境下你又得被迫说，而且在那个环境中，你也无法真正说了算。总之，少了点自主。
但坏处是自己离一线远了，无法真正了解到在发生什么，也不能很好预测未来。
所以，他倒是希望和前沿实验室有一些合作。未来也不排除再进入前沿 AI 实验室。
另外一层的焦虑，可能是 Agent 现在这个阶段带来的。
Andrej 讲了他自己玩 coding agent 时的状态，跟很多人可能很像。
不再手写，给定框架，让 agent 完成，自己再来验证，但自己又不能完全跳脱这个循环，所以在这种循环下，人是瓶颈，有一种无形压力。
我有个形象的例子，不一定恰当：这就像一台有发动机的车，但是没有轮子，轮子是你的腿，AI 推着你向前，你被迫跑步来适应巨大的推力。
他这次观点里最广为流传的应该就是关于软件和 agent 的看法了。
我们其实不需要这么多特制的 app，例如智能家居 app，为什么不直接提供几个 api，让 agent 直接来处理呢？
我们生产了太多不需要的 app，agent 正在将他们揉碎，他们只需要暴露 api，agent 重新粘合一切。
他用 OpenClaw 控制智能家居的例子来说明这些观点，像这些产品，不应该由软件来管理，应该由 agent 来管理。
他也讲了 OpenClaw 为什么会那么火？
因为 OpenClaw 满足了人们的期待，人们一直对 LLM 有着不切实际的幻想，实际上它本身稍显粗糙，并不能直接满足人类幻想，但 OpenClaw 通过人格、记忆等系统满足了人类的幻想，让它成为一个契合人类幻想的产品。
他又再次提及模型的锯齿状智能，这是大模型公司决定的。他们如何训练模型，如何使用数据，如何进行 RL。
例如 ChatGPT 不会讲笑话，是因为这是在 RL 之外，没有经过 RL 优化。而模型现在做 agent loop 的能力很强，是因为模型被这样训练。
他也不赞成一个能在 coding 上实现通用能力的模型是全方位的 AGI（有一些模型公司认为 coding agi 就是 agi）。
讲到 vibe coding，Andrej 认为 vibe coding 是有门槛的，是属于少数人的游戏，可能不会普及。
他自己的 autoresearch 项目， 则是希望构建一个循环，人不在环，人只需要启动，系统完全自动化。他甚至设想通过这种完全自动化，让模型训练的模型，超越前沿模型。
开源和闭源，他支持开源，认为目前这种 6-8 个月的差距也挺好，简单用例用开源模型，复杂用例用闭源模型，防止了垄断。
访谈也讲了机器人与自动驾驶，还是那个说法，物理世界 AI 更慢，但市场前景更大。
这场访谈主要还是围绕 agent，可以说是一节面对 agent 时代的思维转变课。
Andrej Karpathy 访谈给我两个启示：
- agent 现在这个阶段，并不能完全自主，不能端到端地实现我们的任务，人要在环，所以，人会很累，因为你的转速是无法匹配 ai 的。Andrej 做过自动驾驶，他知道 L4 是人类不在环的，他在 agent 上的观点也更倾向于以后会有更高级别的自动化。所以，其实不用太焦虑，真的是学的慢，就不用学了，因为 ai 完全可以自己办到了。
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- 现在这个阶段，重要的是要做转变思维，以前你做的产品是面向人的，以后你做的产品、内容是面向 agent 的，要让 agent 可以理解、执行，才算是完成工作。
不要问 agent 能为你做什么，先看看你能为 agent 做什么。
13 25
在看李宏毅的 OpenClaw 课程，被里面的一句话逗乐了：龙虾，它只是个节肢动物，它完全没有人工智能在里面，它里面通通是写死的程序、写死的规则。
---
是的，Agent 这层壳，是完全的传统软件，真正智能的是模型。
智能的 Agent，本身并不智能。
龙虾只干没啥智能的活，涉及到智能的活是模型干的。
龙虾这层壳充当人类和模型之间的翻译器、传声筒、执行器，让模型可以按要求干活，它把人类的需求、上下文传给模型，然后再按照模型回传的信息执行、交付、展示结果。
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是的，Agent 这层壳，是完全的传统软件，真正智能的是模型。
智能的 Agent，本身并不智能。
龙虾只干没啥智能的活，涉及到智能的活是模型干的。
龙虾这层壳充当人类和模型之间的翻译器、传声筒、执行器，让模型可以按要求干活，它把人类的需求、上下文传给模型，然后再按照模型回传的信息执行、交付、展示结果。
9 11
AI 是这个时代最大的作弊器
你有没有发现，借助 AI，你原来不能干的事情，现在都能干了。
你原来不会编程，现在借助 ai coding，可以做一个页面了，虽然专业人士肯定看不上，但你自己已经满意了。
AI 音乐、AI 生图、AI 视频，很多领域都是这样。
只要 AI 学过，它就能做。它学习了很多人的数据，其中包括了人类中最优秀的一群人的产出，他们的声音、照片、文章、作品，只要有数据，AI 都可以学。
其他人花了一辈子心血，苦心钻研、打磨一个作品，被 AI 学会了，然后被大模型公司以较低的价格卖给你。
听起来就像是天上掉馅饼，对吧？但事情没这么简单。
打个比方。AI 之于我们就很像天龙八部里面无崖子将 80 年的功力直接送给了虚竹。
很爽文，但是有一个问题，虚竹刚开始不会用啊，只能发挥有限的功力。欺负欺负杂鱼还行，碰见大佬就不灵了。
这就很像很多人用 AI 的状态，不会驾驭这条巨龙，一出手就是满屏的蓝紫渐变、破折号、emoji，大家管这个叫泔水。
你肯定也看过很多把 AI 用的很 6 的人，他们用 AI 干的活儿都做到了真假难辨甚至超越原作的程度。
这里面的差距在哪儿？
我想可能是很多人还没适应角色的变化。
在新的时代，很多人不知道自己要干嘛，你问他装了 OpenClaw 要干嘛，他说不知道，那这个就很难把 AI 用起来。
用 AI 的第一关是自己要有主动性，很奇怪吧，现在的 agent 不就是在说 AI 可以自主完成任务吗？怎么是要求我自主。
对，但首先得是你自主，你要知道自己想要解决什么问题，想要把什么工作自动化，你得有定义任务的能力，AI 才能开始干活。目前没有一个 AI 是可以在没有人类意识参与下自主运行的，你得注入小火苗，它才能越烧越大。
第二点，过程中你得给反馈，充当测试和实验员的角色，不要期望给了个目标，然后自己去做甩手掌柜了，那样出来的东西必然不怎么地，AI 最会做的是取公约数，不注入你的想法，那出来的就是个平庸的结果，一个被大家一眼识破的结果。
第二点也就是大家常说的品味。
主动性和品味，这两个观点去年业内就在提，今年提的少了。 但今年随着越来越多的人开始使用 AI 干活，有必要再给大家聊一聊这个话题。
要想把 AI 用成作弊器，你得有这两个意识。
你有没有发现，借助 AI，你原来不能干的事情，现在都能干了。
你原来不会编程，现在借助 ai coding，可以做一个页面了，虽然专业人士肯定看不上，但你自己已经满意了。
AI 音乐、AI 生图、AI 视频，很多领域都是这样。
只要 AI 学过，它就能做。它学习了很多人的数据，其中包括了人类中最优秀的一群人的产出，他们的声音、照片、文章、作品，只要有数据，AI 都可以学。
其他人花了一辈子心血，苦心钻研、打磨一个作品，被 AI 学会了，然后被大模型公司以较低的价格卖给你。
听起来就像是天上掉馅饼，对吧？但事情没这么简单。
打个比方。AI 之于我们就很像天龙八部里面无崖子将 80 年的功力直接送给了虚竹。
很爽文，但是有一个问题，虚竹刚开始不会用啊，只能发挥有限的功力。欺负欺负杂鱼还行，碰见大佬就不灵了。
这就很像很多人用 AI 的状态，不会驾驭这条巨龙，一出手就是满屏的蓝紫渐变、破折号、emoji，大家管这个叫泔水。
你肯定也看过很多把 AI 用的很 6 的人，他们用 AI 干的活儿都做到了真假难辨甚至超越原作的程度。
这里面的差距在哪儿？
我想可能是很多人还没适应角色的变化。
在新的时代，很多人不知道自己要干嘛，你问他装了 OpenClaw 要干嘛，他说不知道，那这个就很难把 AI 用起来。
用 AI 的第一关是自己要有主动性，很奇怪吧，现在的 agent 不就是在说 AI 可以自主完成任务吗？怎么是要求我自主。
对，但首先得是你自主，你要知道自己想要解决什么问题，想要把什么工作自动化，你得有定义任务的能力，AI 才能开始干活。目前没有一个 AI 是可以在没有人类意识参与下自主运行的，你得注入小火苗，它才能越烧越大。
第二点，过程中你得给反馈，充当测试和实验员的角色，不要期望给了个目标，然后自己去做甩手掌柜了，那样出来的东西必然不怎么地，AI 最会做的是取公约数，不注入你的想法，那出来的就是个平庸的结果，一个被大家一眼识破的结果。
第二点也就是大家常说的品味。
主动性和品味，这两个观点去年业内就在提，今年提的少了。 但今年随着越来越多的人开始使用 AI 干活，有必要再给大家聊一聊这个话题。
要想把 AI 用成作弊器，你得有这两个意识。
5 01
用 agent 之前，还是要知道你想要自动化什么，才能针对性地去优化、使用，我给很多人安过 openclaw，讲了半天，很多人的反应还是我不知道用它干嘛，也就自然用不起来。
刘飞Lufy: 调研了一阵子 OpenClaw 的使用案例（身边朋友，微信群，社交媒体等等），也体验了一下，感受跟之前的很类似： 对于本来就有自己业务的，尤其是商业闭环的，才用得更好，也更愿意充值，因为真的能省事儿，带来生产力，很快就能正向循环。以开发者、自媒体、投资人和小企业老板为主。 对于很多在创业或者作为牛马想搞副业的朋友，想从零开始用 OpenClaw 干拔一个有价值的生意，难度极大，概率极低。 对于多数案例看起来，还是当玩具居多。充值都用免费渠道的 tokens，整天研究省钱，研究怎么让龙虾表演节目什么的，很快就觉得没劲了。 新技术不等于产品价值。还是得有场景有工作流，才有价值。只会说「你自己去学习一下，帮我开发一个会火的 APP」是肯定一定没意义的。
2 00
为什么 OpenClaw 在中国火这么久？
今天腾讯摆摊给大家装 OpenClaw 的新闻火爆全网，不论是现场还是网络讨论，都非常火爆，一些人在评论"一代人有一代人的鸡蛋要领"。
我觉得调侃归调侃，但有一个问题值得聊聊，OpenClaw 为什么在中国可以火这么久？
其实这里面有个传播链路的问题，2 月初的火，是小众、极客圈子火。现在的火，已经波及到大众了。很多在 AI 圈的人会觉得 OpenClaw 火很久了，我想说，这是你这个圈子的独有错觉，你在茧房中，大众没这个感觉。
中国人真的勤奋，过完年，立马进入到工作状态。
大家都焦虑啊，都想看看这小龙虾是怎么一回事，有没有网上说的那么神？到底会不会替代我的工作。
这和去年过年期间的 DeepSeek 大火有相似又有不同，那时的情绪有兴奋、震惊，但没有现在这么焦虑。
今年和 OpenClaw 几乎同时火起来的 Seedance 2.0，在火了一波之后，后面因为排队等问题，就没那么火了，但主要的原因还是这个事的余波收敛了，影响回到了创作者那里，无关人员难以维持持续的关注。
但 OpenClaw 不一样，就像今天 Anthropic 那个报告一样，很多白领岗位理论上是可以被替代的，谁来替代这些岗位？就是这些 Agent 啊。而白领、办公室牛马，作为最卷的一群人，你说他们要不要关注。
所有大公司、创业公司这两年都在狂搓 Agent，但在 2025 年，这玩意只是小圈子和垂直领域的狂欢，普通用户哪有真正用过这些东西啊，可能都没太听说过。
但是到 2025 年底、2026 年初，Claude Code 一波、skills 一波、OpenClaw 又一波，普通用户再不关注，也要被 Agent 领域的这些名词砸到了。
普通用户一进来，尼玛，好迷茫，这么多概念、名词，这都是啥跟啥，也太高端了吧，又进一步加深了焦虑情绪。越焦虑，越关注；越关注，越焦虑。流量这不就来了吗？
很正常，行业本来发展的就快，在这个行业里的人，三天不学习，都要赶不上了，更何况普通用户呢？
但这件事最核心的还是需求，普通用户是真的有需求啊，一个既懂自己、又能干活，还可以定制化、持续进化的 Agent，听起来就很让人兴奋。你先别说它能不能替代工作，如果真能替代，也是我先用上，让 AI 替代别人，而不是我。
去年 DeepSeek 引爆了整个 AI 圈，让大家对 Chatbot 这种形式有了了解，也让豆包等应用的 DAU 不断创新高。
但稍后开始起势的 Agent 虽然也有一阵风潮，但始终还是小众的玩具；直到今年，年后的 OpenClaw 发酵突然就把 Agent 变成一个大众化的概念了。
你就看网上的付费意愿，买机器、买安装服务，你就会知道以后 Agent 产品进入市场可能会更顺畅，付费意愿在持续培育中。
所以这件事情对整个行业都是好事。全民对 Agent 的认识有了重大的进步：很多人之前根本不了解，还停留在用 Chatbot 的思路去理解 Agent；而现在 OpenClaw 做了一次全民大科普，很多人开始知道 Agent 能干活了。
还有一面也值得提一嘴，这一次的 OpenClaw 也让很多在象牙塔搓 Agent 的朋友第一次有实感地接触到了土地，之前他们一直盘旋在高端市场，离开土地有点久了。
2026 年，Agent 一定还会加速。
今天腾讯摆摊给大家装 OpenClaw 的新闻火爆全网，不论是现场还是网络讨论，都非常火爆，一些人在评论"一代人有一代人的鸡蛋要领"。
我觉得调侃归调侃，但有一个问题值得聊聊，OpenClaw 为什么在中国可以火这么久？
其实这里面有个传播链路的问题，2 月初的火，是小众、极客圈子火。现在的火，已经波及到大众了。很多在 AI 圈的人会觉得 OpenClaw 火很久了，我想说，这是你这个圈子的独有错觉，你在茧房中，大众没这个感觉。
中国人真的勤奋，过完年，立马进入到工作状态。
大家都焦虑啊，都想看看这小龙虾是怎么一回事，有没有网上说的那么神？到底会不会替代我的工作。
这和去年过年期间的 DeepSeek 大火有相似又有不同，那时的情绪有兴奋、震惊，但没有现在这么焦虑。
今年和 OpenClaw 几乎同时火起来的 Seedance 2.0，在火了一波之后，后面因为排队等问题，就没那么火了，但主要的原因还是这个事的余波收敛了，影响回到了创作者那里，无关人员难以维持持续的关注。
但 OpenClaw 不一样，就像今天 Anthropic 那个报告一样，很多白领岗位理论上是可以被替代的，谁来替代这些岗位？就是这些 Agent 啊。而白领、办公室牛马，作为最卷的一群人，你说他们要不要关注。
所有大公司、创业公司这两年都在狂搓 Agent，但在 2025 年，这玩意只是小圈子和垂直领域的狂欢，普通用户哪有真正用过这些东西啊，可能都没太听说过。
但是到 2025 年底、2026 年初，Claude Code 一波、skills 一波、OpenClaw 又一波，普通用户再不关注，也要被 Agent 领域的这些名词砸到了。
普通用户一进来，尼玛，好迷茫，这么多概念、名词，这都是啥跟啥，也太高端了吧，又进一步加深了焦虑情绪。越焦虑，越关注；越关注，越焦虑。流量这不就来了吗？
很正常，行业本来发展的就快，在这个行业里的人，三天不学习，都要赶不上了，更何况普通用户呢？
但这件事最核心的还是需求，普通用户是真的有需求啊，一个既懂自己、又能干活，还可以定制化、持续进化的 Agent，听起来就很让人兴奋。你先别说它能不能替代工作，如果真能替代，也是我先用上，让 AI 替代别人，而不是我。
去年 DeepSeek 引爆了整个 AI 圈，让大家对 Chatbot 这种形式有了了解，也让豆包等应用的 DAU 不断创新高。
但稍后开始起势的 Agent 虽然也有一阵风潮，但始终还是小众的玩具；直到今年，年后的 OpenClaw 发酵突然就把 Agent 变成一个大众化的概念了。
你就看网上的付费意愿，买机器、买安装服务，你就会知道以后 Agent 产品进入市场可能会更顺畅，付费意愿在持续培育中。
所以这件事情对整个行业都是好事。全民对 Agent 的认识有了重大的进步：很多人之前根本不了解，还停留在用 Chatbot 的思路去理解 Agent；而现在 OpenClaw 做了一次全民大科普，很多人开始知道 Agent 能干活了。
还有一面也值得提一嘴，这一次的 OpenClaw 也让很多在象牙塔搓 Agent 的朋友第一次有实感地接触到了土地，之前他们一直盘旋在高端市场，离开土地有点久了。
2026 年，Agent 一定还会加速。
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