Karpathy 的 AI 工程阶梯：Prompt 只走到 30%

Andrej Karpathy 在斯坦福讲了一小时 AI 工程。Kshitij Mishra 把这场讲座压成一条进度条：

10% → LLM
30% → Prompt
50% → Agent
70% → Loop
100% → Graph

这条进度条不精确，但有参考价值。它把很多团队的现状摆出来了：停在 Prompt 层，把 AI 工程理解成改提示词。

再往下走，问题会变。模型要拿到上下文，要有记忆，要能调用工具，要能根据结果继续跑。Agent 让模型拆任务、用工具。Loop 让系统拿到反馈后继续执行。Graph 把多个步骤、工具和数据流组织成结构。节点是什么，边怎么连，状态怎么传，这些比一句漂亮的 prompt 更影响系统能不能稳定工作。

原帖里有一句很重的话：“Delete everything, keep Graph.” 别按字面理解成删库。它说的是，系统复杂到一定程度，零散 prompt 很难维护，图结构更值得保留。谁调谁，哪一步产出什么，失败后回到哪里，都要能看见。

对开发背景的 AI 从业者，这条进度条可以当检查表：现在卡在哪一层，下一层缺什么。对非技术读者，它提供一个判断：AI 产品不止是模型加输入框，外面那层系统才是工程。

原帖视频在 X 上。回复里有人问 YouTube 版本，原帖没有给链接。