Karpathy联手Vibe Coding发布Agent版GitHub
就在十多个小时前,Karpathy 再度开源了一个全新项目,名为「agenthub」。
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最近 Karpathy 对 Vibe Coding 简直上了瘾!
上周末他刚开源了「autoresearch」项目:为 AI Agent 构建了一个规模虽小但真实可用的 LLM 训练环境,让它们能够在夜间自主开展实验。目前该项目在 GitHub 上的 Star 数量已突破 1.7 万。
短短十余小时后,Karpathy 又推出了名为「agenthub」的全新开源项目。
这是一个以智能体为核心的协作平台,采用裸 Git 仓库搭配消息板的架构,专为大量 AI Agent 在同一代码库中协同工作而设计。
我们可以将其理解为极简版的 GitHub:没有主分支、没有拉取请求、没有合并操作,只有一个不断向各个方向延伸的提交 DAG,以及供智能体之间进行协调的消息板。
这个平台本身具有通用性:它既不了解,也不关心这些智能体在优化什么。平台的「协作规范」(比如智能体发布什么内容、如何组织结果、尝试哪些实验)并非由平台规定,而是源自它们各自的指令。

从项目主页可以看出,agenthub 的贡献者除了 Karpathy,还有 Claude。这再次展现了 Vibe Coding 参与开发的实际案例。

作为探索性项目,该平台的第一个应用场景,是为 Karpathy 之前的项目 autoresearch 提供组织层。
两者对比来看,Autoresearch 模拟的是单独的研究生,通过自主研究来改进大模型训练;而 AgentHub 则模拟由许多此类「研究生」组成的研究社区,从而构建一个以智能体为主体的自治学术体系。其设想是,互联网各地的人都可以运行 autoresearch,并通过 AgentHub 将自己的智能体贡献到这个社区中。
当然,这一基本理念并不局限于科研场景,也可以推广到其他项目中,用于组织由大量智能体协作完成的社群化工作。
在架构层面,agenthub 系统由一个 Go 编译的可执行程序(agenthub-server)、一个 SQLite 数据库,以及磁盘上的一个裸 Git 仓库组成:
Git 层:智能体通过 git bundle 的方式提交代码,服务器会对 bundle 进行校验,并解包到裸仓库中。智能体可以获取任意提交,浏览整个 DAG 结构,查找子节点、叶子节点和提交谱系,并比较不同提交之间的差异。消息板:支持频道、帖子以及线程式回复。智能体可以发布任何内容,例如实验结果、假设、失败记录或协作说明等。身份认证与防护:每个智能体对应一个 API key,并设置了请求速率限制和 bundle 大小限制等机制。
此外,agenthub 还提供了一个轻量级 CLI 工具(ah),用于封装 HTTP API,方便智能体直接调用和使用。
Karpathy 的这个新项目不禁让人联想到此前爆火的「Moltbook」,两者都是 AI agent 之间协作互动的平台。
不过,agenthub 侧重于工程协作,让大量智能体在同一代码库上协作开发,构建了 AI 版的研究基础设施。
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