文章摘要
【关 键 词】 AI生软件、AI生态、商店转型、智能代理、软件转型
知名AI工程师Andrej Karpathy提出，未来无需前往应用商店搜索下载App，只需描述需求，AI即可现场生成定制软件。他以自身8周心率训练计划为例，未使用现成App，直接用一个AI Agent临时制作了专属训练追踪仪表盘：AI Agent反向解析跑步机云端接口，拉取、清洗数据并生成网页前端，1小时完成，而两年前该工作需10小时。但他仍不满足，思考为何需要1小时，最终发现时间主要耗费在补基础设施上，如接口不友好、缺乏AI原生API、人工修复单位制和日历逻辑bug等，当前最大阻力不在模型能力，而在生态尚未准备好。
Karpathy吐槽，99%的产品和服务仍然没有AI原生的CLI，仍维护着.html/.css文档，未适配AI Agent的操作需求。他大胆预判，当设备提供Agent可直接调用的API、常见功能有成熟技能库、AI掌握个人长期数据时，定制软件将只剩“描述需求+自动拼装”，未来可能仅需1分钟。他进一步指出，软件正从“标准化产品”转向“按需生成的临时工具”，更短暂、个性化；企业或减少SaaS采购，转向动态生成工具，传统UI可能被Agent编排替代。
相关媒体提出“软件即当下时刻”的概念，即软件不再是打包上架的产品，而是即时生成的服务，使用流程变为“描述—生成—使用—丢弃”。关于应用商店的走向，各方观点一致：应用商店不会消失但角色弱化，将进化为“经过验证的基础层+AI个性化扩展”的混合模式，承担信任、审核和安全机制，提供可靠底座供Agent拼装。同时，当大模型愈发平民化，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，如基础设施、算力、Agent工作流等成为关键。该观点引发网友争议，有人质疑普通用户难明确需求，Karpathy则回应，用户无需懂App相关知识，由LLM代理处理即可。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2714字 | 11分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 doubao-seed-1-8-251228
【摘要评分】 ★★★☆☆
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