独家对话发起人李珎，揭秘爆火AI工程师Replit Agent，分分钟用手机创造APP
作者 | Xuushan，编辑｜蔓蔓周，Zuri
普通人用AI也能成为工程师。
如何在1分钟内做一个贪吃蛇小游戏？放在两年前，有人会说痴人说梦，但AI让一切皆有可能。
AI时代，连看不懂代码的硅兔君都能在1分钟内做个小游戏的Demo。不信，你看这就是我做的贪吃蛇小游戏。
这倒不是因为硅兔君一夜之间顿悟成了AI大神，而是我们借助了当下大火的AI工程师——Replit Agent。
从头到尾，硅兔君只动了动嘴，告诉Replit Agent：“我要做一个贪吃蛇游戏”。随后，我们不断给Replit Agent产品需求和问题反馈，其他的Replit Agent都帮你做完了。
和其他AI工程师不同，Replit Agent无论编写代码、安装软件包、执行程序，还是配置数据库，部署产品都能一键完成，0基础、无门槛，对新手小白用户友好。
连OpenAI联创、AI大神Andrej Karpathy都赞叹不已，称之为：“感受到AGI时刻降临（的产品）”。
AI大神Andrej Karpathy转载了Replit CEO Amjad Masad的推文
当下，AI Agent正成为AI交互的新风口，AI工程师更是被多数人认为AI落地应用的突破口。同时，Replit Agent产品背后正是拥有多年代码平台开发经验的AI创企Replit。
天然的代码开发环境、丰富的代码数据库，再加上流量密码AI，共同助推了Replit Agent火爆全网。
Replit成立于2016，成立之初，旗下同名产品Replit主要是一个协作式编程平台，拥有快速复制代码库、IDE开发环境、Debug、代码运行以及部署能力。
换句话说， Replit可以看作“编程版本的Notion”，它还支持多种编程语言，如JavaScript、Python、Go、C++等。
据了解，Replit Agent产品上线仅5天，就已经创建了几万款应用。许多用户甚至取消了其他无代码自动化平台如Zapier的订阅，直接选用Replit Agent构建一些常用小工具。AI创业者Sully用它开发了小工具—— 自动发送客户订阅情况变动的Slack提醒，“开发、测试、部署一共花了不到5分钟，成本是（Zapier）的1/10。”看来，与Zapier 30美元的月费相比，不少人认为还是Replit每月10美元更具性价比。
打造Replit Agent的，正是Replit旗下的AI团队。此次，我们也借助UpHonest Capital旗下华人精英社群UpHonest Scouts，独家对话了Replit Agent项目的发起者、团队中唯一的华人工程师李珎（Zhen Li），在长达一个多小时的深度对话中，我们直击了Replit Agent火爆全网背后的故事。
从他的讲述里，我们看到了Replit Agent是如何从一个想法，成长为一个火爆全网的AI Agent产品。我们也从Replit Agent诞生的经历中，看到了AI浪潮是如何影响AI初创企业，抓住机遇的AI创企又是如何快速转型成长，收获颇丰。
01
独家对话Replit Agent发起人
打造人人可用的AI工程师
Replit Agent最初的产品原型，诞生于一位华人工程师李珎的电脑。
2023年，李珎，带着用AI降低编程门槛的愿景加入Replit，成为彼时Replit AI 8人团队中的一员。此前，他曾在谷歌等大厂开发了6年AI产品，也曾参与到部分模型研发。
当时，Replit刚完成9700万美元B+轮融资，手上资金流充足，也已经有一定用户规模。Replit也嗅到AI带来的巨大变革，从2023年底开始，Replit就开始做AI基础设施的技术升级。Replit的创始人兼CEO Amjad Masad带领着团队寻求与AI浪潮契合的新方向，尝试各种不同AI功能开发。
“我之前创业的过程中，感受到招一个工程师真的很难，招聘成本也很高。”李珎说道。因此在大模型GPT-4出现后，他就已经开始尝试将一些编程工作“外包”给AI，GPT-4的打工表现还不错，让他看到了用AI完成编程开发任务的希望。
因此，在Replit AI的8人团队中，李珎成为了唯一一位推进AI Agent产品的工程师。他当时也只是做一个初步尝试，并没有具体的产品落地计划。
"我认为Replit已经具备打造一个完美的AI Agent所需要的基础设施。我立即在自己笔记本电脑上着手开发Replit Agent第一个原型。”李珎回忆道。他还提到当时向同事们展示原型后，越来越多的人感觉不错，纷纷加入到这个项目中。Amjad Masad也觉得Agent可能会成为replit用户需要的产品形态。
天时、地利、人和。机缘巧合之下，李珎最初独自开发的的AI Agent项目成了Replit未来的核心产品。
李珎告诉硅兔君，Replit Agent今年9月推出Beta版本产品上线。在这紧张的开发时间线中，团队不断优化产品的交互逻辑。“经过反复讨论和测试，我们最终决定采用AI Agent决策(Human-in-the-loop)交互模式，让用户能够直接参与到代码编程过程中，这让用户能更快更直接的感受到Agent的价值。”李珎说道。
Replit Agent成功的背后，离不开一个充满激情的开发团队——Replit的AI团队。李珎也见证了Replit Agent从项目概念，到项目立项，再到上线的全过程。
Replit Agent War Room
“在产品发布前的关键阶段，我们将一间普通的会议室改造成了专门的作战室。团队成员们常常工作到深夜，有时甚至直接睡在办公室里。”他回忆道：“那段时间虽然充满挑战，但每个人都干劲十足，为能参与这个可能改变软件开发未来项目感到无比自豪。”
李珎告诉硅兔君，ReplitAI团队里有许多“神人”。例如此前在Google X专门负责代码LLM的Michele Catasta，他还身兼顶级投资机构Coatue的AI顾问；前YouTube第7号员工Bradley Heibrun，曾经历Youtube和Paypal的两轮收购。他定义了现在大部分网站使用的基础设施，例如流量负载平衡、DNS、服务器设计和自动化、发布工具、监控等，他还曾在PayPal领导构建了大规模的安全系统。
“程序员占世界人口的比例不足1%，Replit Agent希望服务的是群众开发者‘citizen developer’，让不具备写码能力的普通人也可以将自己的idea开发成有趣的产品。”李珎说。
02
实测Replit Agent
将AI开发过程可视化
目前，Replit Agent与其他AI工程师产品不同，其目标用户群体是所有人。因此，无论你会不会写代码，能不能看懂代码，你都可以0基础借助Replit Agent创造新的需求。
在社交平台X上，一位4岁小朋友花了15分钟通过Replit Agent开发了自己简单的小游戏“tic tac toe”。这也再次证明了Replit Agent的低门槛和普适性。
机会难得，硅兔君亲自体验了Replit Agent平台，感受到其新手友好的产品交互能力。
首先，打开操作界面，用户可以看到Replit的创始人兼CEO Amjad Masad亲自操作Replit Agent的视频指南，并介绍了自己创造Replit Agent的理念。
他认为，AI Agent创造产品的过程不应该是“黑箱”过程，而是应该将每一步过程都直观的呈现给用户。
因此，当你给出一个新的需求时，Replit Agent会向你不断发问，确定执行的细节。比如说，我们在对话文本框中，输入了一个“创造一个贪吃蛇”（Make a Snackgame）的字符指令。
几乎没有等待时间，我们就收到Replit Agent的回复，它给出了我们一些游戏内容的建议，告诉接下来AI编程的流程会是什么，并询问我们是否同意。
同意操作流程之后，我们很快就看到一个贪吃蛇的游戏界面可视化呈现眼前。Replit Agent会先进行自我验证，查证每一步执行程序是否正确，以及运转的程序是否正常运转。在这个过程中，Replit Agent也实现AI Agent“透明化”，AI的每一步操作都可控。
看不懂一点代码的硅兔君，果断选择“窗口模式（Webview）”，将产品可视化。
这时，我们又尝试提出了一个新的需求——希望贪吃蛇游动速度能够慢一点，并简单直白地给出了“Slowly”的指示。
大约1分钟左右的时间，游戏界面里的贪吃蛇游动的速度明显慢了下来，我们也终于突破了0分。
现阶段，Replit平台付费用户可以体验Replit Agent。Replit Agent的用户群体覆盖学生、PM、设计师等非专业程序员。
体验过程中，我们的确能够感受Replit Agent在Replit平台环境中开发的好处 ——实现从提出需求到产品成型和最终部署端到端的体验。无论是及时线上预览产品效果，还是能够将代码直接还原到此前步骤状态，以及产品开发后的部署和运行，省去了各方转接的步骤，一次到位。
同时，我们也感受到了Replit Agent和其他AI工程师不同的地方——它将所有的任务执行拆解，并告知用户。Replit Agent能够明确每一步自己的执行框架，并且还能够不断地将用户的建议采集其中，让AI编程更加透明。
技术层面上，Replit Agent则采用了Multi-agent架构。用户虽然看到的是，1个Agent执行了所有任务，但其实这背后有一个多Agents组成的小开发团队。
Replit使用不同的模型拆解复杂的开发流程，并将其中的任务分配给不同的Agents，将所有任务有逻辑性的编织在一起之后，最终将可视化的产品结果展现给用户，并提供产品部署选项。
其中，主要任务拆解、规划、代码生成由主流通用LLM担任，代码补全、Debug和代码修复等任务则由Replit开发的垂直模型驱动。
网友借助Replit Agent进行AI Model Comparison工具开发和部署
“事实上，基于现阶段AI大模型的能力，AI Agent避免不了出错。如何让AI Agent在合理的时间内实现自我纠错，这也是我们在打磨产品感到困难的地方。”李珎分享道：“我们设计了很多测试路径，让AI更快地自我纠错。另一方面，我们增强了模型自己纠错的能力。”
“用户反响很好，现在用户的需求大于我们之前提供的尝试次数。”李珎告诉我们，“我们已将使用次数提升了五倍，以满足庞大的用户需求。”
据了解，Replit Agent收到开发需求频次最高的是网站开发，其次还有各类小工具如生成产品代金劵，还有企业工具、 LLM工具，以及一些游戏。“我们看到有些企业内部在用Agent来替代已有的SaaS服务。”李珎说。
用户与Replit Agent交互的平台也不仅限于电脑端，大量的交互实际来自移动端，比如平板、手机。
根据硅兔君观察，目前Replit Agent是第一个可在移动端运行的软件开发AI Agent。李珎告诉硅兔君，公司选择PC端和移动端同时上线的原因，也是观察到非程序员类型的用户，更习惯于移动办公模式。Replit希望离他们更近，更好地让AI工程师融入到这类用户的工作流程中。“在手机上能完成一个项目的开发是一个很酷的事情。”
03
AI工程师成新晋风口
产品爆发已处在前夜
短短几天内，就已经有三家AI编程公司获得大额融资，AI工程师正在成为资本重点关注的新方向。
Magic完成了一轮3.2亿美元的融资，估值达到15亿美元，投资者包括前谷歌CEO埃里克·施密特、谷歌的CapitalG、澳大利亚软件公司Atlassian等。
Codeium（正式名称为 Exafunction Inc）也在同一天宣布已完成 1.5 亿美元融资，估值为12.5亿美元。
Cursor则获得了6000万美元的A轮融资，由Andreessen Horowitz和Thrive Capital领投，估值达到了4亿美元。目前，Cursor已经在成立的2年时间里拥有了超过30000名客户。
不仅如此，今年开年以来，Cognition Labs于4月宣布获得了1.75 亿美元融资，估值跃升至20亿美元。5月，Augment宣布完成2.27亿美元B轮融资，投后估值达9.77亿美元。
据英国金融时报报道，自2023年1月以来，AI编程行业已经吸引了 9.06 亿美元的投资。如今这一数字还在快速增长，AI编程正在成为生成式AI应用新的风口。
AI工程师产业链地图（硅兔赛跑制作）
李珎也提到AI编程应用正在快速发展。“大模型的成长速度非常快，像是GPT模型、Claude模型的代码能力都变得更强。”
同时，他还提到一些开源的Agent项目，例如SWE-Agent、OpenDevin，以及不断升级的SWE-Bench等测评标准，都在助推AI编程能力爆发式成长。“AI编程应用已处在爆发前夜。”
AI编程的爆发也受到企业需求和市场需求的双重驱动。一方面，生成式AI的爆发，需要更多的AI工程师，人才缺口大。另一方面，各大生成式AI大模型急需一个可以落地的场景，以及可以完成商业变现的产品。AI编程，正是一个新的方向，Replit Agent也在此背景中应运而生。
“我给现在所有的AI编程产品打50分。”李珎也对现阶段的AI编程产品保持较为客观的认知。他认为现在多数的产品还不算太成熟，随着AI大模型地不断升级，AI工程师能力逐渐增强，编写的代码也更加完美。“或许一个完美的AI程序员很快就会出现了。”
未来，AI会不会代替所有工程师？李珎觉得未来软件工程师会去和Agent合作做项目，每个软件工程师的效率会得到提升。AI工程师可以加快很多个人创业以及公司个人项目的进展。那时，一个人就是一个团队。
“与其说AI代替工程师，不如说，我觉得会有越来越多的创始人出现。”
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