抓住風(fēng)口

本期要點(diǎn)：一場意外，卻會帶來Agent浪潮的加速

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

過去三年里，很多人都有一個感覺，AI模型看起來已經(jīng)很強(qiáng)了，可要讓它連續(xù)完成更復(fù)雜的任務(wù)，結(jié)果總是差強(qiáng)人意。

目前，在這方面表現(xiàn)最好的，只有Claude，也讓Anthropic成為了當(dāng)前最炙手可熱的公司之一。

最容易得出的解釋是，其他的模型還不夠強(qiáng)。但如果再深挖一步，會發(fā)現(xiàn)，也有另一種可能，那就是用模型的方法不對。

最近Claude Code的“被動”開源，或許讓大家第一次有機(jī)會看到Anthropic的優(yōu)勢根源究竟在哪。

3月31日，有人在檢查Claude Code新版本時，意外發(fā)現(xiàn)了一份調(diào)試文件，其中幾乎保留了Claude Code完整的源代碼和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。具體細(xì)節(jié)，我們昨天的文章中進(jìn)行了較多介紹，今天不再贅述。

有趣的是，很快，就有開發(fā)者把文件下載下來，整理和補(bǔ)足了代碼，并將其發(fā)布到了開源社區(qū)之中。上線一天內(nèi)，這些項(xiàng)目就獲得了接近十萬的關(guān)注，增長速度之快遠(yuǎn)超大多數(shù)新的開源項(xiàng)目。

這說明，大家很快意識到，里面記錄的內(nèi)容非常重要。

因?yàn)檫@次泄露的，是Claude Code的一整套工程系統(tǒng)，包含了Anthropic過去兩年一點(diǎn)點(diǎn)試出來的做法和經(jīng)驗(yàn)。

接下來，無論是OpenAI、xAI、谷歌，還是中國的AI公司，以及無數(shù)的開發(fā)者和初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)，都將可以參考這些方法，少走很多彎路，而這無疑將加速Agent浪潮的進(jìn)程。

為何加速

首先，要指出的是，Claude Code這套成熟的工程方法被公開，就有可能讓整個行業(yè)的發(fā)展節(jié)奏發(fā)生飛躍式的變化。它降低了執(zhí)行復(fù)雜項(xiàng)目的門檻，讓更多團(tuán)隊(duì)可以嘗試已經(jīng)驗(yàn)證的方法。

類似的事情才剛剛發(fā)生過。

今年年初，OpenClaw推動了Agent時代的到來，但這并不只是創(chuàng)始人Peter Steinberger一人的功勞。

他最初公開的，只是一套相對粗糙、但可運(yùn)行的Agent框架。不過很快，就有無數(shù)其他開發(fā)者補(bǔ)充了工具鏈，優(yōu)化了任務(wù)拆解，嘗試了各種使用方法，并把不同模型接入系統(tǒng)，改進(jìn)了上下文管理，彌補(bǔ)了底層架構(gòu)的缺陷。

這種開放協(xié)作使得短時間內(nèi)，OpenClaw生態(tài)里的項(xiàng)目數(shù)量和復(fù)雜度都實(shí)現(xiàn)了快速上升。

這說明，當(dāng)一個基礎(chǔ)方法被公開，且有大量開發(fā)者參與其中時，就會帶來創(chuàng)新的爆發(fā)。

Claude Code雖是“被動”開源，效果卻會相似。

之前，Claude Code由于可以很好的完成復(fù)雜的開發(fā)任務(wù)，得到開發(fā)者的普遍青睞。

要知道，即便是OpenAI的Codex，寫一段代碼、改一個函數(shù)，和Claude Code的表現(xiàn)相差不大；但讓它接管整個項(xiàng)目，比如讀代碼、改代碼、跑測試、再根據(jù)結(jié)果繼續(xù)修改，就容易出現(xiàn)上下文混亂、執(zhí)行中斷或越改越亂的問題。

Claude Code的核心創(chuàng)新在于構(gòu)建了完整的工程化Agent框架（即Harness設(shè)計），實(shí)現(xiàn)了TAOR、也就是思考、行動、觀察、重復(fù)的循環(huán)機(jī)制，通過確定性的工程設(shè)計最大化地解決了大語言模型的幻覺問題，從而保證了復(fù)雜操作的可靠性和可控性。

這也讓Claude Code可以在設(shè)定的任務(wù)范圍內(nèi)自動完成讀文件、修改代碼、執(zhí)行命令等操作，并根據(jù)執(zhí)行結(jié)果調(diào)整下一步的動作。這讓連續(xù)執(zhí)行多輪任務(wù)成為可能，無需人工干預(yù)每一步，直到結(jié)果滿足了用戶的需求。

這次的代碼泄露，讓大家得以窺見Anthropic這一整套做法，讓更多開發(fā)者和團(tuán)隊(duì)可以站在巨人的肩膀上快速構(gòu)建自己的Agent系統(tǒng)，并進(jìn)行試錯和迭代，從而將加快整個行業(yè)的創(chuàng)新節(jié)奏。

影響

那這又有什么影響呢？

我們認(rèn)為，對Anthropic的影響不大，因?yàn)檫@次泄露的文件中并不包含Claude模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)或核心算法，他們的核心競爭力并沒流失。

未來最先受到?jīng)_擊的，反而是像Cursor這樣夾在中間的一批公司。

Claude Code的出現(xiàn)，本就已經(jīng)讓Cursor這樣的編程工具岌岌可危。它們既沒有自己的模型，也缺少明顯的垂直場景壁壘，本質(zhì)上是在把模型接入開發(fā)流程，依靠先發(fā)優(yōu)勢和工程經(jīng)驗(yàn)留住用戶。

可是，禍不單行，這次代碼的泄露，會導(dǎo)致大量模仿Claude Code的項(xiàng)目出現(xiàn)。AI編程將不再是幾家大公司的天下，Cursor的競爭對手將大量涌現(xiàn)。

不過，對于頭部模型公司來說，這次泄露事件卻可能是個利好。

OpenAI、xAI以及谷歌一直在努力提高模型在復(fù)雜任務(wù)下的表現(xiàn)，可是效果一直不如Anthropic。

現(xiàn)在，他們可以參考Claude Code的工程方法，快速追平差距。到時候，如果編程表現(xiàn)還是不行，可能就真的是模型性能不如人了。

但我們更想強(qiáng)調(diào)的是，類似的，中國也迎來了一個關(guān)鍵的窗口期。

過去，人們常說中國模型與美國相比，大約差6個月。看似時間不長，但也導(dǎo)致我們的模型難以進(jìn)入開發(fā)者的工作流中，出現(xiàn)一步慢、步步慢的尷尬局面。

同樣是Claude Code，配合Claude模型，可以完成復(fù)雜項(xiàng)目；但如果換成國內(nèi)的模型，比如Kimi、GLM，雖然價格便宜了，也能應(yīng)付一些基礎(chǔ)任務(wù)，但在復(fù)雜開發(fā)場景下表現(xiàn)明顯就不行了。

可在以前，大家很難判斷，差距是模型能力不足，還是方法不當(dāng)。

現(xiàn)在不同了，Claude Code工程方法的各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)已經(jīng)一目了然，中國企業(yè)終于可以客觀評估本土模型與Claude之間的差距。

一方面，可能要不了多久，大家就會發(fā)現(xiàn)，很多所謂模型能力的差距，其實(shí)源于工程能力的差距。一旦方法補(bǔ)齊，實(shí)際體驗(yàn)的差距可能迅速縮小。

另一方面，即便模型能力有所不足，我們也有望基于自己的模型特性，進(jìn)行針對性的工程優(yōu)化和架構(gòu)調(diào)整。只要方法對了，也有望在較短時間內(nèi)逼近一線體驗(yàn)。

而且，不僅是編程領(lǐng)域，從電商、金融到工業(yè)自動化，中國在每個行業(yè)都有大量垂直應(yīng)用場景。

模型能力和工程能力提升后，企業(yè)將有望針對各類場景構(gòu)建Agent產(chǎn)品，通過快速迭代、并行試錯和工具鏈優(yōu)化，將模型能力轉(zhuǎn)換為可交付的應(yīng)用體驗(yàn)。

換句話說，我們有機(jī)會用“80%的模型能力”，結(jié)合“100%的工程執(zhí)行力”，以低得多的價格提供接近一線的用戶體驗(yàn)，從而在這輪AI應(yīng)用化的新發(fā)展階段中占據(jù)先機(jī)。

所以，估計這個假期，我們的開發(fā)者們都在忙著加班吧？也歡迎在評論區(qū)分享你的近況。

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