Karpathy 的 Autoresearch 与 PROGRAM.md：让 AI 在你睡觉时运行实验

2026 年 3 月 7 日，前特斯拉 AI 总监、OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 发布了一个让 AI 世界沸腾的仓库：autoresearch。

这个想法看似简单，实则深刻：给 AI 代理一个小型但真实的 LLM 训练环境，让它在夜间自主运行实验。它修改代码，训练 5 分钟，检查结果是否改善，保留或丢弃更改，然后重复。

你睡觉时，100 个实验在运行。零人工干预。

但有一点对编程的未来至关重要：人类不写 Python。人类写的是一个 Markdown 文件。

什么是 program.md？

autoresearch 的核心是一个名为 program.md 的文件。这是一个 Markdown 文档，作为 AI 代理的操作手册。

研究人员不再手动调整超参数、调整学习率或修改 Python 中的神经网络架构，而是在 program.md 中用自然语言写下指令。AI 代理读取这些指令，并据此自主修改训练代码（train.py）。

正如 Karpathy 所说：你不会像通常的研究人员那样去修改 Python 文件。相反，你在编写 program.md Markdown 文件，为 AI 代理提供上下文。

Autoresearch 如何工作

这个系统的优雅在于其简洁：

1. 人类编辑 program.md — 设定研究目标、约束和策略
2. AI 代理（Claude、Codex 或其他 LLM）读取 program.md 并修改 train.py
3. 训练恰好运行 5 分钟，测量验证损失（val_bpb）
4. 若有改善，将更改作为 git commit 保留在特性分支上
5. 若无改善，git 重置回起始状态
6. 无限重复

整个训练代码库约 630 行 Python — 小到足以完整放入 LLM 的上下文窗口。这是有意为之的。代理需要理解整个系统才能做出智能修改。

实验结果

Karpathy 在一个深度为 12 的模型上让 autoresearch 运行了约两天。AI 代理自主发现了约 20 项改进，将 Time to GPT-2 基准从 2.02 小时降低到 1.80 小时 — 在零人工干预的情况下提升了 11%。

可视化中的每个点都代表一次完整的 LLM 训练运行。代理在自主循环中工作，在为神经网络架构、优化器和超参数找到更好设置时积累 git commits。

为什么 program.md 超越了 ML 研究的范畴

Autoresearch 关于 ML 训练，但它引入的模式是普适的：用 Markdown 文件编程 AI 代理。

这不是孤立的想法。看看整个 AI 生态系统正在发生什么：

文件	用途
program.md	编程自主研究代理（Karpathy）
AGENTS.md	编程 AI 编程代理（60K+ 仓库，Linux 基金会）
CLAUDE.md	编程 Claude Code 行为
.cursorrules	编程 Cursor AI 行为
llms.txt	编程 AI 爬虫理解网站的方式

每次的模式都一样：人类写一个 Markdown 文件，AI 代理将其用作自主运作的指令。

Markdown 已经成为 AI 代理的编程语言。

从「氛围编程」到代理工程

Karpathy 本人在 2025 年创造了「vibe coding（氛围编程）」— 通过描述意图而非语法来编写代码的理念。但在 2026 年初，他说氛围编程已经过时了。

新词是什么？Agentic engineering（代理工程）：99% 的时间你不直接写代码。你在协调执行工作的代理，扮演监督者角色。

Autoresearch 是这个理念最纯粹的体现。研究人员的工作从「你今天运行了多少实验？」转变为「你设定的实验方向有多好？」Markdown 文件就是你设定这些方向的方式。

这对知识工作者意味着什么

你不需要训练 LLM 才能从 autoresearch 中学到东西。这个模式适用于任何地方：

• 开发者写 AGENTS.md 来引导 AI 编程助手
• 研究人员写 program.md 来引导自主实验
• 内容创作者写提示词来引导 AI 写作助手
• 分析师写指令来引导 AI 数据处理流水线

在每种情况下，人类的工作正在变成：写出最好的 Markdown 指令。AI 负责执行。

构建以 Markdown 为核心的工作流程

如果 Markdown 正在成为 AI 代理的通用接口，那么拥有清晰的参考资料 Markdown 版本就变得至关重要。

当你为 autoresearch 写 program.md 或为代码库写 AGENTS.md 时，你会从你在网上看到的文档、论文、博客文章和示例中汲取灵感。Save 让你一键将这些内容捕获为干净的 Markdown — 随时可供参考、摘录或输入到代理指令中。

工作流程：在网上找到有用的内容，用 Save 将其保存为 Markdown，用它来写出更好的代理指令。

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