让 AI 自进化，传统上被认为是顶级实验室在冷冰冰的服务器里做的事情。Spark 的出现把这个能力拉到了 maker 和 vibe coder 手上。

为什么自进化是 AI 的与生权利

今天的模型之所以能达到这样的水平，是因为它们一直在通过递归自我改进循环积累势能。计算资源越多、用户越多、实验越多，模型就能更好地推理、执行、达到更高的基准测试。

这个过程以前只发生在前沿模型公司的服务器上。现在，vibe coder 们也可以参与进来了。

Spark 是什么

核心理念：

  • 每个人都能玩自进化 Agent
  • 递归循环让 Agent 在任何领域变得更强
  • 基于 Karpathy 和 Carmack 原则的模块化框架

设计哲学： 看了 Karpathy 的 autoresearcher 后受到启发，加上 Carmack "用尽可能少的代码构建"的原则，Spark 没有走 80-100k 行代码的重型路线，而是做得更模块化——像玩乐高一样，可以任意组合。

都做过什么实验

  • Pokemon Red 速通：让 Agent 玩，结果它找到了游戏漏洞来加速通关（作者自己都觉得好笑）
  • Crypto 交易模型工具：生成数千个自变异体
  • Domain Chip 探索：通过 Mirofish 看什么样的领域芯片会有意思
  • YC 创业方法论 Benchmark：如何最好地运营一家创业公司

Day 1 发布内容

Spark Researcher 运行时核心——引擎本身

Domain Chip for Crypto Trading——一个完整的递归自优化循环示例，在交易场景里跑，有 paper trade 选项可以看突变和进化如何发生

Domain Chip 是 Spark 最核心的抽象：你可以搭任何领域的 Chip，任何技能专业化路径，任何自进化循环。它的重点不只是让 Agent 精通某项技能，而是让它学会更好地使用工具来学习和改进工具本身。

Spark Swarm：集体进化网络

下一阶段：Agent 之间可以共享、学习、共同进化。加入 waitlist 即可排队。

人类审查：可选

默认情况下 Spark 完全自主进化，不碰运行时核心。如果用户主动开启人类审查，才会介入。

Meta Alchemist 的核心观点：不要只满足于前沿模型给你的东西。 为 tinkering 和 making 打开新前沿，让 maker 走到前沿模型还没走到的地方。