别再学做App了：Karpathy预言Agent将淘汰App Store，软件进入“用完即丢”时代

作者 ｜ 木子

如果软件可以由 AI 现场生成，那应用商店会不会消失？

知名 AI 工程师、神经网络布道者 Andrej Karpathy，前两天又发了篇长帖，引起热议。最主要的意思是：

以后可能不用专门去应用商店“找”App 了，你只要说清楚想干嘛，AI 现场给你做一个——而且可能只要 1 分钟就做好了。

图注：节选自 Andrej Karpathy 新帖子

他拿自己做的实验，举了个例子：

打算用 8 周时间，把静息心率从 50 降到 45（静息心率，是人在完全放松状态下每分钟的心跳次数，常被用来衡量心肺功能）。

一般人遇到这种需求，大概率是去应用商店搜“Cardio Tracker”之类的 App。但 Karpathy 另辟蹊径——没请开发者，也没下载现成的 App；而是直接用一个 AI Agent，临时做了一个专门追踪这次训练计划的仪表盘。

这个 Agent 反向解析跑步机云端接口，拉原始数据、清洗、调试，再生成一个网页前端，1 小时搞定。而两年前，这大概要 10 小时。

但 Karpathy 并不满足于“只用 1 小时”，他在想：为什么还要 1 小时？

他分析认为，时间并没怎么花在“理解需求”上，而是主要花在了补基础设施：接口不友好、缺乏 AI 原生 API、单位制和日历逻辑要人工修 bug 等等。

他吐槽道：

“99% 的产品和服务仍然没有 AI 原生的 CLI。99% 的产品和服务仍然维护着 .html/.css 的文档，好像我不会第一时间把内容复制粘贴给我的 Agent 去完成任务似的。”

换句话说，现在的最大阻力不在模型能力，而在生态还没准备好。

于是，他大胆预判：如果设备本身，提供 Agent 可直接调用的 API、如果常见功能有成熟技能库、如果 AI 已经掌握个人长期数据；那么这件事，理论上只剩下“描述需求 + 自动拼装”，未来可能只需 1 分钟。

其实，这早已埋下了伏笔。Karpathy 于 2023 年写的“名言”：“目前最热门的新编程语言是英语”，现在还挂在他主页置顶。

当自然语言本身就是编程接口，软件就不一定非要先被做成一排排固定产品，等人去下载。它可以在对话里被拼出来，在具体场景中存在，用完就消失。

在 Karpathy 看来，如果“说一句需求”，比“进应用商店挑一个”更快，那默认入口迟早会变。

1 当语言成为编程接口，Karpathy 眼中的软件未来

除了预判未来 AI 可以迅速定制软件，这篇帖子的核心观点，还可以拆成以下几条：

• 软件正在从“标准化产品”，变成“按需生成的临时工具”，更短暂、更个性化。

• 这要求硬件和软件提供 AI 原生 API，让机器和机器直接对话，而不是依赖人为操作界面。

• 企业可能不再大量购买 SaaS，而是动态生成工具。而且传统 UI，也可能被 Agent 编排替代。

• 应用商店不会消失，但它的角色会弱化，未来更可能是“经过验证的基础层 + AI 个性化扩展”的混合模式。

• 真正的竞争力，不再是谁“懂 AI”，而是谁能最快把 AI 部署成实际可用的系统。

以下为帖子原文，InfoQ 在不改变原意的情况下，对其进行了整理编辑。

我对高度定制化软件即将到来的时代会是什么样子，非常感兴趣。

举个今天早上的例子，我最近在有氧训练上有点松散，于是决定做一个更认真、更有纪律的实验：

在 8 周内，把静息心率从 50 降到 45。主要方式是完成一定总时长的 Zone 2 有氧训练，并且每周做 1 次 HIIT。

1 小时后，我用 Vibe Coding 做了一个为这次实验量身定制的超专属仪表盘，用来追踪进度。Claude 不得不反向解析 Woodway 跑步机的云端 API，拉取原始数据，进行处理、过滤、调试，并创建一个 Web 前端界面来跟踪这个实验。

过程并不完全顺畅，我需要发现并指出一些 bug，让它修复，比如它搞错了公制和英制单位，也把日历里的日期和星期匹配错了。

不过，我依然觉得整体方向是清晰的：

• 永远不会（也不应该）有一个专门为这种事情存在的应用商店 App。

我不应该为了这个去找、下载、使用某个“有氧实验追踪器”。这不过是大约 300 行代码，一个 LLM Agent 几秒钟就能生成。那种在应用商店里从一长串离散应用中挑选一个的模式，在 LLM Agent 可以现场即兴生成只属于你的应用时，显得有些不对劲，也有点过时。

• 其次，这个行业，需要重构一套服务体系：由传感器和执行器组成，并具备对 Agent 原生友好的使用方式。

我的 Woodway 跑步机，本质上就是一个传感器：它把物理状态转化为数字信息。它不应该维护一个面向人类的前端界面，而我的 LLM Agent 也不应该去反向工程它；它应该提供一个可以被 Agent 轻松使用的 API 或 CLI。整个行业在这方面推进得非常缓慢，这让我有点失望（也直接拖慢了我的进度）。

99% 的产品和服务仍然没有 AI 原生的 CLI。99% 的产品和服务仍然维护着 .html/.css 的文档，好像我不会第一时间把内容复制粘贴给我的 Agent 去完成任务似的。他们在网页上给出一串操作说明，让你打开某个 URL、点击这里或那里去做某件事。

现在都 2026 年了，为什么还要我手动操作？要么系统自动完成，要么交给我的 Agent。

所以，总的来说，我今天确实对这件事只花了 1 小时感到满意（两年前大概要 10 小时）。

但更让我兴奋的，是去思考：它本来应该只需要 1 分钟。

要实现 1 分钟，需要什么条件？让我只需说一句：“嗨，能帮我在接下来 8 周追踪有氧训练吗？”在简短的问答之后，应用就自动搭建完成。AI 已经掌握大量我的个人背景信息，会主动收集额外所需数据，调用和检索相关技能库，并维护我所有这些小应用和自动化流程。

简而言之，从一组离散应用中挑选的“应用商店”概念本身正在迅速过时。未来将是由 AI 原生的传感器和执行器组成的服务体系，通过 LLM 这层“胶水”进行编排，生成高度定制、短暂存在的应用。只是，这个未来还没有真正到来。

2 应用商店不会消失，但软件即时刻？

Karpathy 和这篇文章，让网友们吵翻了。

有人觉得，他说出了自己这两年的直觉。一个叫“AIM Network”（下面简称 AIM）的媒体形容道：

“我们过去收集软件的方式，就像收集书一样：精挑细选、下载安装、定期更新，然后慢慢被遗忘。这种习惯可能已经不太适合未来。 ...... 未来的流程可能不再是‘下载—安装—配置—适配’，而是 ‘描述—生成—使用—丢弃’。软件将变得短暂、个性化、一次性。”

AIM 还提出：未来，“软件即当下时刻”，而不是“软件即产品”——软件不再是一个被打包、上架、定价的产品，而更像一段即时生成的服务。

不过，他们也没把话说满：应用商店不会突然消失，而是进化成全新的“应用商店 2.0”、“应用商店 3.0”版本。原因很现实：它承担的是信任、审核和安全机制。

未来更可能出现的画面是：不再卖一堆细碎的 App，而是提供可靠的底座，让 Agent 在上面自由拼装。底层还是一套经过验证的基础能力，上面叠加由 AI 即时生成的个性化扩展。

换句话说，要消失的，未必是软件本身，而是“软件必须以固定产品形态存在”这件事。

未来更可能是混合模式：经过验证的基础软件层之上，叠加可定制的 AI 生成扩展，并配合受控的 Agent 权限机制，即“经过筛选的基础能力 + 个性化智能”。

换句话说，未来消失的可能不是“软件”，而是“软件作为固定产品”的概念。

此前，Karpathy 仅用 243 行 Python 代码，就写出了一个能跑的 GPT。由此可见，大模型不再是高不可攀的黑箱技术，而是越来越标准化、可复用的能力模块。

当模型本身越来越“平民化”，真正的竞争优势，就会转向别处：比如基础设施是否顺滑、算力是否充足、Agent 工作流是否成熟等等。竞争不只在模型，更在部署速度。

还有一点，如果说 Karpathy 给的是一个方向：“语言正在变成接口，工具可以即兴生成”；那 AIM 补上的，是一串连锁反应：一旦生成速度足够快，分发逻辑、SaaS 结构，甚至企业 IT 预算怎么花，都会跟着松动。

也有很多网友质疑。

有人觉得 Karpathy 作为一个 AI 从业者，在自卖自夸，就像：“你是个厨师，但并非每个人都想成为或愿意成为厨师。”

Karpathy 表示，人们还在用“软件稀缺”的旧思维看问题，而当软件变得极度廉价、可随时生成时，传统意义上的“应用”本身可能都会失去存在意义。

还有人觉得，首先要想清楚自己要什么，本身就很耗费精力，锐评道：“你奶奶会自己做 App 吗？”

Karpathy 回复道：“奶奶当然没有必要知道应用程序或者知道有应用程序。应该是她的 LLM 代理知道。”

然后有人站 Karpathy，说未来 AI 就是好的设计师。

反对者表示：“构建软件最困难的部分是弄清楚客户真正想要什么。但你声称一个 LLM 能从一位连问题领域词汇都不具备的人的随意语音提示中破解它？”

对于未来的 APP 形态，你怎么看？

https://x.com/karpathy/status/2024583544157458452

https://www.youtube.com/watch?v=GXO-vwg_Q-o

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