Karpathy 最近在 Sequoia 的 AI Ascent 2026 上聊了一个多小时，信息量很大，我试着把核心观点捋一捋。
他说自己从去年 12 月开始，突然觉得"跟不上了"。原因很简单：最新的模型写代码几乎不出错了，他不断让 agent 多做一点，结果每次都做对了，慢慢就完全信任它，进入了纯粹的 vibe coding 状态。他强调这个转折点非常陡峭，很多人还停留在去年用 ChatGPT 搜搜东西的印象里，但 12 月之后的 agentic 工作流已经完全不同了。
然后他聊到"软件 3.0"这个概念。软件 1.0 是人写代码，2.0 是用数据训练神经网络，3.0 则是你的编程变成了写 prompt、管理上下文窗口。他举了个特别生动的例子：他自己 vibe code 了一个叫 MenuGen 的 app，拍餐厅菜单然后生成菜品图片，结果后来发现只要把照片丢给 Gemini 加一句提示词，模型直接在原图上渲染出菜品图，整个 app 根本不需要存在。这说明我们不能只把 AI 当成"加速器"，它能做到以前根本不可能的事情。
关于 vibe coding 和 agentic engineering 的区别，他说得很清楚：vibe coding 是抬高地板，让所有人都能写软件；agentic engineering 是保住天花板，在不牺牲质量的前提下用 agent 加速。后者是一门严肃的工程学科，因为 agent 本质上是"尖刺状"的实体，能力分布极不均匀，你得学会协调它们。
他花了不少时间解释为什么模型能力如此"参差不齐"。核心原因是可验证性加上实验室的关注度。能被 RL 环境验证的领域（数学、代码）进步飞快，其他领域就会卡住。他举了个让人哭笑不得的例子：最强的模型能重构十万行代码库，却会告诉你"洗车店只有 50 米远，走路去吧"。这种荒谬的不一致说明你必须留在 loop 里，保持判断力。
最后他聊到人类还剩什么价值。现阶段 agent 像实习生，你负责审美、品味、架构设计和顶层规划，agent 负责填充细节。他引用了一句让他反复琢磨的话："你可以外包你的思考，但你没法外包你的理解。" 理解力仍然是瓶颈，因为你得知道要构建什么、为什么值得做、怎么指挥你的 agent。这也是他做 LLM 知识库项目的原因，他觉得用不同视角重新投射信息，能帮助自己真正理解事物，而这件事目前模型还做不好。
Sunday, 3 May 2026
关于 vibe coding 和 agentic engineering 的区别
生命的火花
解放初期，许多青年人为了祖国的需要，参加了开发边疆的队伍，来到西北的天山脚下，要在这里建起第一座农场。刘海英是这群青年中年纪较小的一个，她在劳动中吃苦耐劳，热情愉快。由于她努力钻研业务，很快学会了开拖拉机。
Saturday, 2 May 2026
珍贵奥斯卡奖中国抗战纪录片《苦干——中国不可征服的秘密》（英文名：kukan）1941年 荣获第14届奥斯卡纪录片特别奖
https://drive.google.com/file/d/11zqc4u-NhJS5c27F2GlEOea6XwHYpYj1/view
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