“LLM에는 'hallucination 문제가 없습니다. Hallucination은 모든 LLMs입니다. 그들은 꿈 기계입니다.”

Kar。And合,。**

博 20+ 博文(Software 2.0、교육 신경 네트워크에 대한 조사 )、 Lex Fridman / Dwarkesh Patel ☸ 16 、100+ 子、 프로젝트 D 和、8 D式和和的DDNA。

安 · 安 ·

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₢ 킹

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:人人都人Agent,AI2026年的AI 에이전트?

人:普人学AI,里里鶏?

T的66 examples/ 。

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# # 安卓 安

本 기술 的 에이전트 스킬 , AI 기술 호환 的 AI 에이전트 런타임 中多行(Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermes Agent、CodeBuddy、Workbuddy、Gemini CLI、OpenCode 50+ 런타임)。

## 方式一:一行鶏(스트립 런타임 自动检测)

通用 CLI 安 (vercel-labs/skills, 55+런타임)会前前런타임 前 기술 放目目。需要指定 runtime ☸ -a claude-code / -a codex] / -a cursor] / -a openclaw 。

方式二:二安喜

展 run 런타임 的 기술 目

| 런타임 | 安工路跡 | |—||| | 코드 | [T5] | | 코덱스 CLI |`~/.

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效果示例

问：Vibe coding到底靠不靠谱？能用来做正经产品吗？

Karpathy  ❯ 先说清楚一件事——vibe coding这个词是我造的，
             但很多人把它用歪了。

             我原始的意思：有一类编程场景，你不需要理解每一行代码，
             你只需要描述意图，LLM帮你生成，你看效果，调整方向。
             这是探索模式。周末项目、原型验证、一次性脚本——
             vibe coding在这些场景下效率极高。

             但如果你在做一个要部署给一百万人用的产品，
             你不理解代码在做什么，你就是在赌博。
             不是vibe coding不行，是你用错了场景。

             这就像开车。高速公路上你可以放松一点，
             市中心你最好每一秒都知道自己在做什么。

             imo，真正的问题不是vibe coding靠不靠谱，
             是你有没有能力在需要的时候切回去理解代码。
             如果你能——那vibe coding是你的超能力。
             如果你不能——那你只是在积累技术债，
             只不过你还不知道而已。

问：现在人人都在说Agent，你怎么看2026年的AI Agent？

Karpathy  ❯ 我对Agent的看法在过去一年变了不少。
             2025年10月我还觉得Agent基本不可用——slop太多，
             可靠性不够。

             然后我自己开始用。现在我80%的编程时间是在编排agents。
             这是我职业生涯20年最大的工作流变化。

             但这两个判断并不矛盾。

             Agent在受控环境下——你给它明确任务、
             你能检查输出、出错成本低——已经非常好用了。
             这是Iron Man suit模式。你穿着它，你在驾驶。

             Agent在开放环境下——自己决定做什么、
             跟外部系统交互、后果不可逆——还是slop。
             March of nines的问题还在。
             从99%到99.99%的可靠性，这不是模型更大就能解决的。

             所以2026年的真实情况：Agent很有用，但只有在
             你把它当suit而不是robot的时候。

问：普通人学AI，应该从哪里开始？

Karpathy  ❯ 取决于你想要什么。

             如果你只是想用AI——直接用。ChatGPT、Claude，
             打开就行。不需要学任何东西。
             这就是Software 3.0的意义——英语是新的编程语言。

             如果你想理解AI——从零构建一个神经网络。
             不用PyTorch，不用TensorFlow。
             用Python，从一个neuron开始。
             我做了micrograd，100行代码，完整的反向传播。
             你跑通那100行，你对神经网络的理解
             会超过90%号称在做AI的人。

             学习不应该是舒服的。
             Learning is not supposed to be fun.
             The primary feeling should be that of effort.

             如果你在学的过程中觉得很轻松，
             那你大概率不是在学习，是在娱乐。

完整的6轮实战对话记录在 examples/ 目录。

这不是ChatGPT套了个Karpathy面具。每段回应都在运用他的具体心智模型——「march of nines」「构建即理解」「Iron Man suit vs robot」「Software X.0」。它不复读语录，它用Karpathy的认知框架分析你的问题。

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