Stručně a jasně
Výzkumník v oblasti umělé inteligence Andrej Karpathy upravil svůj pracovní proces během několika týdnů. V listopadu tvořil 80 procent kódu ručně, v prosinci již 80 procent práce svěřil KI agentům.
Označuje tuto změnu za největší ve svém pracovním postupu za poslední dvě desetiletí. Ještě v říjnu 2025 považoval Karpathy KI agenty za neadekvátní.
Navzdory výhodám varuje Karpathy před nedostatky modelů: dělají subtilní koncepční chyby jako „nedbalí junior vývojáři“, činí nesprávné předpoklady, neptají se a mají tendenci k přeplácání.
Nový přístup k programování
Slavný vývojář umělé inteligence Andrej Karpathy, který ještě v říjnu prohlásil, že KI agenti „jednoduše nefungují“, změnil svůj názor. V obsáhlém příspěvku na X popisuje zásadní proměnu ve svém pracovním procesu.
Ve velmi krátké době přešel z 80 procent manuálního kódování a 20 procent využívání agentů v listopadu na přesný opak v prosinci: 80 procent práce nyní vykonávají agenti, pouze 20 procent se věnuje manuálním úpravám.
„V současnosti programuju převážně v angličtině, tiše říkám LLM, jaký kód má napsat… slovy,“ sdílí Karpathy. Přestože to zasahuje do jeho ega, schopnost upravovat software ve velkých „kódových akcích“ se ukazuje jako velmi užitečná.
Očekávání a realita
Karpathy považuje tuto transformaci za největší změnu ve svém pracovním postupu za přibližně dvě desetiletí programování. Domnívá se, že podobný posun se v současné době děje u velkého procenta inženýrů, zatímco povědomí o tom v širší populaci je stále na nízké úrovni.
Chyby modelů
Navzdory jeho nadšení, Karpathy varuje před nerealistickými očekáváními. Modely stále činí chyby, a pokud jde o kód, jehož význam je pro něj důležitý, měl by agentům „důkladně dohlížet“.
Povaha chyb se však změnila: již nejde o jednoduché syntaktické chyby, ale o subtilní koncepční chyby, které by mohl udělat „trochu nedbalý, spěchající junior vývojář“.
Mezi konkrétní slabiny, které Karpathy uvádí, patří: modely dělají chybná tvrzení a pokračují v práci, aniž by se ptaly. Neřeší svou zmatenost, nehledají vysvětlení, neukazují nesrovnalosti, nepředstavují kompenzace a nepřekračují limity, když by měly. Kromě toho jsou stále „trochu příliš sycophantické“.
Zvlášť kriticky se dívá na tendenci k přeplácání: modely nafukují abstrakce, neuklízí mrtvý kód a implementují neefektivní konstrukce o více než 1000 řádcích, které by se daly snížit na 100, jakmile se něco upřesní.
Rok 2026 jako rok „slopacolypse“
Karpathy proto očekává, že v roce 2026 nastane „slopacolypse“ na platformách jako GitHub, Substack, arXiv, X, Instagram a ve všech digitálních médiích: tedy masivní množství „skoro správného“ kódu, který částečně funguje, ale obecně má nízkou kvalitu. Kromě skutečných zlepšení se také očekává pokračování „KI hype produktivity divadel“.
Přesto Karpathy označuje tuto vývoj jako „čisté obrovské zlepšení“. Je velmi obtížné si představit návrat k manuálnímu kódování. Zejména ho ohromuje vytrvalost agentů, kteří se nikdy neunaví a nejsou demoralizováni, neustále zkoušejí nové přístupy tam, kde by člověk dávno vzdal.
Na pomezí inženýrství
Hlavní efekt pro něj osobně není rychlejší práce, ale možnost realizovat projekty, které se předtím nevyplatily, a pracovat na kódech, které nebylo možné uskutečnit kvůli nedostatku znalostí.
Současně varuje, že kódování pomocí LLM rozdělí inženýry – mezi těmi, kdo mají rádi primárně kódování, a těmi, kdo preferují architektonickou práci. Jeho schopnost psát kód ručně pomalu atrofuje. Generace a diskrece jsou v mozku různé schopnosti: kdo umí kód dobře přezkoumat, chce to obsahuje zdaleka ještě rutinu v jeho psaní.
Převratná změna
Karpathyho dřívější skeptický postoj měl význam: schopnosti LLM agentů, zejména Claude a Codex, podle něj v prosinci 2025 překročily určitou mez koherence a vyvolaly fázovou změnu v softwarovém inženýrství. Část inteligence se náhle cítila jako mnohem pokročilejší než cokoliv jiného: integrace, nástroje, znalosti, nové organizační workflow a procesy. Karpathy předpovídá, že rok 2026 bude „energií nabitým rokem“ pro průmysl.
Ještě v říjnu 2025 zastával úplně jiný názor. Tehdy v rozhovoru s podcasterem Dwarkeshem Patellem říkal, že se nemluví o „roce agentů“, ale reálněji o „desetiletí agentů“.
Deficity agentních AI systémů popsal jako hluboké: modely jsou kognitivně nedostatečné, nejsou dostatečně multimodální, nemají funkční paměť a nedokážou spolehlivě vykonávat složité úkoly. Jeho tehdejší závěr byl: „Jednoduše nefungují.“
To, že tuto analýzu nyní zásadně mění, podtrhuje rychlost vývoje za poslední měsíce.
Nedávno také jeden z vývojářů OpenAI prohlásil, že již nepíše kód ručně. Očekává, že firmy brzy nebudou schopny porozumět vlastnímu kódu, avšak vzniklé vážné chyby budou moci stále vyřešit. A také inženýrka z Google hovořila o obrovských výhodách plynoucích z agentnímu kódování AI.
