智東西AI前瞻（公眾號(hào)：zhidxcomAI）
作者 江宇
編輯 漠影

在AI能力驟然突進(jìn)的當(dāng)口，Replit曾“不留后路”，All in Agent。

智東西8月14日?qǐng)?bào)道，近日，在YC孵化的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)Replit創(chuàng)始人兼CEO Amjad Masad接受播客《The Breakdown》采訪（主持人為Monzo創(chuàng)始人Tom Blomfield與Google Photos前負(fù)責(zé)人David Lieb），首次系統(tǒng)回顧了這場(chǎng)轉(zhuǎn)型的全過(guò)程——從裁員押注Agent、背水一戰(zhàn)，到能力成熟后的爆發(fā)式增長(zhǎng)，再到重新定義“誰(shuí)能做出軟件”。

▲Replit創(chuàng)始人兼CEO Amjad Masad

就在不久前的7月30日，Replit剛完成一輪2.5億美元（約合人民幣18億元）的新融資，由Prysm Capital領(lǐng)投，估值超過(guò)30億美元（約合人民幣215億元）。相比2023年4月的11.6億美元估值（約合人民幣83億元），僅兩年時(shí)間內(nèi)估值實(shí)現(xiàn)超兩倍躍升，成為“vibe coding”浪潮中的關(guān)鍵玩家。

Replit由Amjad于2016年創(chuàng)立，并在2018年加入YC，最初是一個(gè)面向編程學(xué)習(xí)者的Web開(kāi)發(fā)環(huán)境工具。而如今，Replit已成長(zhǎng)為AI編程平臺(tái)，在AI Agent輔助開(kāi)發(fā)方向上取得實(shí)質(zhì)性突破。自Agent上線以來(lái)，其年化經(jīng)常性收入（ARR）從1000萬(wàn)美元（約合人民幣7千萬(wàn)元）躍升至1億（約合人民幣7.2億元）美元，僅用時(shí)9個(gè)月。

截至2025年2月，Replit團(tuán)隊(duì)已擴(kuò)展至包括來(lái)自Google、Facebook、Spotify等公司的前創(chuàng)始人、設(shè)計(jì)師與工程師。2023年6月，前Google Labs應(yīng)用研究主管Michele Catasta加入Replit，出任AI副總裁，后晉升為公司總裁。

在那場(chǎng)首次系統(tǒng)回顧Replit轉(zhuǎn)型的播客采訪中，Amjad提到了八個(gè)最值得關(guān)注的要點(diǎn)，從一場(chǎng)押注開(kāi)始，Replit一步步用Agent改變了開(kāi)發(fā)方式與用戶(hù)角色。

1、Replit“換了主航道”，Agent進(jìn)入可用區(qū)間

這場(chǎng)轉(zhuǎn)型始于一次生死時(shí)刻。Replit因燒錢(qián)過(guò)快而大規(guī)模裁員，創(chuàng)始人Amjad Masad坦言：“我們裁掉了一半人，另外又有15到20人離開(kāi)了。”Replit把全部籌碼壓在Agent上。

彼時(shí)Agent尚未成熟，Amjad幾次嘗試均未成功，最多只能連貫運(yùn)行幾分鐘。直到Claude 3.5的發(fā)布帶來(lái)關(guān)鍵突破，首次實(shí)現(xiàn)5到10分鐘的穩(wěn)定推理和可靠的代碼生成，Agent才具備實(shí)用性，Replit也由此重回增長(zhǎng)軌道。

推動(dòng)這場(chǎng)轉(zhuǎn)型成功的根本，在于底層AI能力的躍遷。GPT-3.5時(shí)期，Agent頂多可連續(xù)執(zhí)行任務(wù)5-10分鐘，Claude 3.5將上限拉升到1小時(shí)，Claude Opus更達(dá)到了7小時(shí)穩(wěn)定執(zhí)行。

在Amjad看來(lái)，這意味著Agent已能完成一個(gè)工程師全天的工作，且效率更高。連貫性、上下文記憶和“任務(wù)鏈”的打通，才真正讓Agent走向“生產(chǎn)可用”。

2、可試錯(cuò)、可回滾，infra才是Agent真正的“護(hù)城河”

為了讓Agent真正勝任復(fù)雜任務(wù)，Replit也不再是一味追求模型能力，而是在系統(tǒng)層構(gòu)建出“快照式事務(wù)系統(tǒng)”——每一步操作都可被記錄、回滾、分支，允許Agent生成多個(gè)解法后自動(dòng)比對(duì)并選擇最優(yōu)。

這種機(jī)制讓AI具備了類(lèi)似“人類(lèi)工程師在白板上畫(huà)思路、選路徑”的能力，也讓Agent第一次可以嘗試“并行式開(kāi)發(fā)”。

Amjad提到，他聽(tīng)說(shuō)OpenAI在Codex項(xiàng)目中曾讓多個(gè)團(tuán)隊(duì)同時(shí)嘗試不同方案，“有點(diǎn)像喬布斯在蘋(píng)果時(shí)的做法，看看誰(shuí)做得更好”。

他認(rèn)為這樣的策略雖然對(duì)人類(lèi)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)成本高，但在大型模型上可以低成本復(fù)制，“你可以做100次，然后選最好的一個(gè)”。這種生成多個(gè)版本、挑選最優(yōu)解的方式，也讓AI在復(fù)雜任務(wù)中擁有更大的容錯(cuò)空間。

他坦言，雖然這些系統(tǒng)工程不像模型本身那樣顯眼，但正是它們構(gòu)成了Replit目前的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

3、誰(shuí)在用Replit Agent？答案是：非程序員

隨著Agent技術(shù)逐漸成熟，一個(gè)關(guān)鍵變化也開(kāi)始顯現(xiàn)：越來(lái)越多用戶(hù)并非傳統(tǒng)意義上的程序員，而是產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)師，甚至運(yùn)營(yíng)人員。

Replit觀察到，許多PM已能通過(guò)Agent完成A/B測(cè)試、功能搭建等任務(wù)，部分用戶(hù)甚至直接將原型部署上線，跳過(guò)工程環(huán)節(jié)。

這種“非工程部署”行為雖然提升了速度，卻也引發(fā)了團(tuán)隊(duì)內(nèi)部對(duì)責(zé)任歸屬的討論，比如誰(shuí)來(lái)處理Bug、誰(shuí)負(fù)責(zé)維護(hù)（On-call）等問(wèn)題。Amjad稱(chēng)這是一次“賦權(quán)”，他也表明團(tuán)隊(duì)在重新思考產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)師和工程師之間的角色邊界。

4、安全仍是硬傷，Replit選擇“替用戶(hù)兜底”

Agent讓更多非程序員能發(fā)布應(yīng)用，但AI生成的代碼并不總是安全。Amjad指出，當(dāng)前大模型在權(quán)限認(rèn)證、哈希算法、密鑰處理等環(huán)節(jié)表現(xiàn)糟糕，甚至容易誤生成“繞過(guò)登錄”的后門(mén)代碼。

對(duì)此，Replit選擇內(nèi)建標(biāo)準(zhǔn)化OAuth模塊、集成第三方安全掃描，讓Agent在部署前嘗試自動(dòng)修復(fù)問(wèn)題。

5、Agent不只是“工具欄”，是隨時(shí)響應(yīng)的“數(shù)字搭檔”

角色變化，也改變了交互方式。Replit提出了“環(huán)境式開(kāi)發(fā)”（environment-building”）設(shè)想：用戶(hù)在電腦端啟動(dòng)一個(gè)項(xiàng)目，離開(kāi)后可在手機(jī)上收到Agent的進(jìn)度更新，并通過(guò)簡(jiǎn)單回復(fù)推動(dòng)下一個(gè)任務(wù)。

他指出，相較于工程師，產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)師等用戶(hù)不會(huì)長(zhǎng)時(shí)間坐在電腦前，因此更需要支持移動(dòng)端的交互方式。

6、“黑箱”問(wèn)題浮現(xiàn)，Replit嘗試更直觀的交互方式

Amjad提到，當(dāng)用戶(hù)嘗試用Agent構(gòu)建更復(fù)雜的邏輯流程時(shí)，常常難以看清系統(tǒng)在做什么，“整個(gè)過(guò)程就像一個(gè)黑箱子”。

他指出，雖然通過(guò)自然語(yǔ)言生成代碼非常強(qiáng)大，但“自然語(yǔ)言是模糊的”，用戶(hù)很難判斷結(jié)果是否正確。因此，他們正在探索一種結(jié)合自然語(yǔ)言與圖形化界面的方式，幫助用戶(hù)更直觀地理解邏輯。

他提到Smalltalk作為啟發(fā)：那是一個(gè)早期面向?qū)ο缶幊滔到y(tǒng)，用戶(hù)通過(guò)“對(duì)象”與系統(tǒng)交互，而不是直接操作文件。他認(rèn)為類(lèi)似的交互模式可能有助于提升Agent系統(tǒng)的可理解性。

7、不開(kāi)放模型選擇，把注意力放回“結(jié)果本身”

與其他允許用戶(hù)在Claude、Gemini等模型之間切換的Cursor、Windsurf等平臺(tái)不同，Replit并未向用戶(hù)公開(kāi)底層模型的選擇。

他指出，Gemini發(fā)布后，許多用戶(hù)因關(guān)注熱度而提出使用請(qǐng)求，但Replit評(píng)估發(fā)現(xiàn)，其在某些任務(wù)中不如Claude穩(wěn)定，特別是在工具調(diào)用等方面表現(xiàn)較弱。

為此，Replit構(gòu)建了多個(gè)內(nèi)部評(píng)估系統(tǒng)，及時(shí)對(duì)新模型的性能進(jìn)行測(cè)試。Amjad稱(chēng)，他們更關(guān)注模型在用戶(hù)任務(wù)中的真實(shí)效果，而不是模型本身的熱度或品牌。

8、Agent產(chǎn)品正沖擊SaaS市場(chǎng)

Replit Agent所帶來(lái)的影響，遠(yuǎn)不止流程效率的提升。Amjad分享了一個(gè)用戶(hù)案例：一位用戶(hù)原本計(jì)劃為公司采購(gòu)一套15萬(wàn)美元（約合人民幣107萬(wàn)元）的軟件，結(jié)果自己用Replit Agent花400美元（約合人民幣2870元）做出替代品，并以3.2萬(wàn)美元（約合人民幣23萬(wàn)元）賣(mài)給了雇主。

這種“用Agent造SaaS”的方式正變得常見(jiàn)。他判斷，像Salesforce這類(lèi)擁有開(kāi)發(fā)者社區(qū)和插件生態(tài)的平臺(tái)型SaaS仍然具備穩(wěn)定性，但很多垂直類(lèi)工具正在面臨被Agent替代的風(fēng)險(xiǎn)。這種趨勢(shì)，他認(rèn)為“可能已經(jīng)體現(xiàn)在一些指標(biāo)中。”

來(lái)源：YouTube