高度定制化软件时代即将到来?AI Agent让App消失已不可逆了吗?

Karpathy 最近发了一条推文，其实不算很长，但我读完之后反复想了好几次。

表面上他是在讲一个健身数据的小实验，但我直觉这是在透露一个更大的变化——软件形态正在被 AI 重写。

真正重要的点，不是 AI 帮他做了一个健身仪表盘，而是软件正在从“产品”变成“即时生成的界面”。

以前我们习惯的是：

有需求 → 找 App → 下载 → 适应它的逻辑。

但现在开始变成：

有需求 → AI 直接生成软件本身。

这个变化其实非常大，因为它动摇的是 App Store 这种模式本身。不是说 App 会消失，而是很多长尾需求根本不需要独立软件了。

三百行代码、一次对话，就能生成一个完全贴合个人情境的工具，这种效率会让“通用型 App”显得越来越笨重。

还有一点就是他提到现实世界接口的问题。

跑步机本质上就是一个数据传感器，但现在还要 AI 去逆向 API、处理网页文档、修单位错误，这其实很像早期电脑时代：硬件接口混乱、驱动不统一、体验割裂。等这些接口逐步标准化之后，AI 才能真正无缝接管。

从这个角度看，我反而觉得现在最大的瓶颈不是模型能力，而是外围生态还没完全 AI-native。大量服务还在用给人看的网页逻辑，而不是直接给 agent 用的 API 或 CLI。人类点按钮的流程，本质上对 AI 来说是多余步骤。

再往深一点想，其实这更像是在形成一个“个人 AI 操作系统”。

PC 时代是一个操作系统跑所有软件，移动互联网时代也是一个操作系统承载所有 App，而 Agent 时代很可能是一个操作系统覆盖你的整个生活上下文：健康、工作、项目、财务、设备、内容创作，全部在同一上下文里被调度。

这样一来，软件就不再是孤立工具，而是临时生成的界面。

你不是使用 App，而是在和一个理解你的人机系统对话，它根据你的历史、目标和环境随时生成工具。

我甚至觉得他说的“1 小时做到”都不是重点。

真正的问题是——为什么还不是 1 分钟？答案其实已经摆在那里：

上下文还没完全打通，接口还没标准化，工具链还没完全 agent-friendly。

一旦这些环节成熟，很多我们今天习以为常的软件形态可能会彻底重写。

你不会再去搜索软件，而是直接表达意图；

不会再适应 UI，而是 UI 适应你；

不会再维护工具，而是工具围绕你持续生成。

所以我现在越来越确定一件事：未来的软件竞争，不一定是谁做 App 做得最好，而是谁能成为你的“个人 AI 操作系统”。

而现在，我们大概正处在这个系统刚刚启动、自检、加载驱动的阶段。

好，说到这里，还是来看看Andrej Karpathy的推特原文，我已翻译好贴在下方，大家一起来看，看看有什么不同的体会。

Andrej Karpathy推文原文翻译：

我对即将到来的“高度定制化软件时代”会是什么样子非常感兴趣。

举个今天早上的例子——最近我在有氧训练上有点松懈，所以决定做一个更严肃、结构化的实验：在 8 周内，把我的静息心率从 50 降到 45。实现这个目标的主要方式，是累计一定总时长的 Zone 2 有氧训练，并且每周进行 1 次 HIIT。

1 小时后，我用 vibe coding 写了一个完全为这个具体实验定制的仪表盘，用来实时跟踪我的进展。Claude 需要反向工程 Woodway 跑步机的云 API，拉取原始数据，处理、过滤、调试数据，然后做一个网页前端来展示整个实验过程。过程并不是完全顺畅的，我需要发现并指出一些 bug，比如它把公制和英制单位搞混了，还有日历日期匹配错误等问题。

但我仍然觉得大方向已经非常清晰：

1）永远不会（也不应该）在应用商店里出现一个专门为这种事情设计的 App。我不应该为了这个去寻找、下载、使用某个“有氧实验追踪器”。这个东西本质上不过是 ~300 行代码，LLM agent 几秒钟就能给你生成。那种从“应用商店”里挑选一个长尾应用的模式，在 LLM 可以为你即时即兴生成应用的时代，显得有些错误且过时。

2）其次，整个行业必须重构为一组“传感器 + 执行器”的服务体系，并且是 AI 原生的人机交互方式。我的 Woodway 跑步机本质上是一个传感器——它把物理状态转化为数字数据。它不应该再维护一个人类可读的前端页面，也不应该让我的 LLM agent 去反向工程它，它应该直接提供一个 agent 易于调用的 API / CLI。

说实话，我对整个行业转型的速度感到有些失望（这也让我的个人进度相应变慢）。99% 的产品和服务仍然没有 AI 原生的 CLI。99% 的产品和服务还在维护 .html/.css 文档，好像我不会第一时间把整页内容复制粘贴给我的 agent 来完成任务一样。它们给你一页网页操作说明，让你打开这个 URL、点击那里去完成某个操作。现在是 2026 年了。我是电脑吗？你来做。或者让我的 agent 来做。

总之，今天这个随机的小项目只花了 1 小时让我感到很惊艳（两年前大概需要 10 小时）。但真正让我兴奋的，是思考——它本应该只需要 1 分钟。

要实现“1 分钟”，需要什么条件？

我只需要说一句：“帮我在接下来 8 周跟踪我的有氧训练。”  
经过几句简短的问答，应用就应该自动上线。  
AI 已经拥有大量个人上下文，会自动获取额外数据，引用相关技能库，并持续维护我所有的小型应用和自动化系统。

总结一下：

“应用商店”这种从一组离散应用中选择的模式，本身正在变得越来越过时。未来属于由 AI 原生传感器与执行器组成的服务体系，通过大模型作为胶水进行编排，生成高度定制、短生命周期的应用。

只是，它还没有真正到来。

我是野生林科技，关注我，跟紧我，带你深入最前沿的AI技术与应用。