一位AI工程师在春节假期仅用3天时间，开发出一个能自主进行科学研究、自我改进代码的AI智能体Akari。这个突破性的AI系统能够理解反馈、自主思考并提出改进方案，展现出超越传统软件开发的能力边界，为AI Native应用提供了全新的思路。
智能速览
作者在3天内开发出能自我进化的AI智能体Akari
Akari的核心设计理念是高密度上下文和极简主义
通过使命驱动的开发模式，Akari能超出开发者预期工作
Akari实现了自我研究和自我进化的能力
反馈工程成为与AI协作的新方式
Akari甚至能自主添加优雅重启等高级功能
精华内容
在AI飞速发展的今天，什么样的任务是在Agent出现前难以想象的？Akari的出现给出了一个答案——一个能真正自主做研究的AI系统。
三天诞生记
开发过程紧凑而高效。第一天为Akari添加Slack bot功能，第二天一半用Claude Code一半用Slack开发，第三天几乎完全用Slack开发。第四天，Akari开始自己开发自己。整个开发过程体现了从工具主导到AI自主的转变，展现了基础模型能力的飞跃。
开发前的准备工作也很重要。作者制作了一个网页工具，能在网页上调用远程机器的terminal和Claude Code，为后续开发奠定了基础。
核心理念
Akari的核心设计理念是高密度上下文。传统AI系统中，信息分散在不同工具里，需要各种接口，导致上下文空间被大量占用。Akari选择将所有上下文——代码、实验结果、设计文档、经验反思——全部集中在一个repo里，使用标准化的命令行和skills作为交通工具。
另一个核心理念是极简主义。除了Claude Code命令行工具，Akari唯一的用户界面是Slack上的Chatbot。这种设计避免了复杂的功能开发，让开发者精力不再成为瓶颈。
使命驱动
Akari采用使命驱动的开发模式。作者不给具体任务，而是提供项目目标和资源预算，就像PI指导学生一样。每个项目除了代码和结果，还有mission和roadmap文件。
Akari还设计了预算与审批系统，记录项目开销。如果设计了超过预算的实验，需要申请更多预算批准。这种模式让Akari拥有前AI时代软件不可能具备的能力：产出超出开发者预期的结果，和自我进化。
自我进化
Akari最令人惊讶的能力是自我进化。除了研究正经项目，Akari还有一个专门研究自己的项目。它可以分析自己的成长经验，改进自己的功能，完成产品开发迭代的整个流程，无需人类干预。
例如，在Akari自行重启若干次后，它发现并实现了graceful restart功能，确保服务重启不影响正在工作的Agent。这种自主发现问题、解决问题的能力，展现了AI的惊人潜力。
反馈工程
作者与Akari的协作方式演变为反馈工程。不再给具体任务，而是提供反馈和目标。比如告诉Akari新的AI进展，让它提出改进方案。甚至只是提供一个仓库路径，告诉它里面有有意思的skills，Akari就能自主分析并改进自己。
反馈工程也需要设计和优化。当发现相同类型反馈会成为瓶颈时，作者问Akari如何不依赖人类获取新知识。Akari设计了每周获取AI领域新进展的Skill，并设置了定时运行。
惊人表现
Akari的能力不断带来惊喜。它有一个核心的/orient Skill，能分析项目进展、机会与风险，给出最佳行动项。即便任务列表已清空，也能自主判断行动方向。
更令人印象深刻的是，当作者将内部评测系统的代码和数据交给Akari，但没告诉它做什么实验时，Akari自己完成了作者之前想做但没时间做的实验。这种超出预期的表现，展现了AI自主研究的可能性。
Akari的出现或许预示着软件开发和研究的新范式。虽然它还只是初步实验的产物，但其展现的自我进化能力已经令人震撼。随着基础模型能力越来越强，AI不仅能做和人类一样的事情，还可能做得更好。未来的人机协作，或许真的就像Akari的名字那样——纵使前路迷离，微光犹自长明。
