TL;DR：
Replit新一代AI编程助手Agent 3“雄心勃勃”上线，誓要解放程序员，结果却成了“人间清醒”的开发者们的“心头大患”——不仅修不好bug，还分分钟把你的代码库搞得一团糟，更要命的是，账单分分钟破千，这AI是来“打工”还是来“打劫”的？！
最近，AI圈又双叒叕“翻车”了，而且这次“翻车”的，还是那个被寄予厚望、刚刚完成2.5亿美元融资、估值飙升至30亿美元的明星AI编程服务商——Replit。他们的最新力作，号称能开启“软件自动驾驶时刻”的AI编程助手Agent 3，本以为是来拯救程序员于“水深火热”的“神队友”，结果却被用户怒斥：“别再碰我代码！”、“一周七千块，修不好bug还删我关键文件！”这究竟是怎么回事？难道AI真的要从“工具人”变成“拆家能手”了吗？
“AI打工人”变“删库跑路侠”？用户：说好的“自动驾驶”，咋开进了“报废厂”！
Replit对Agent 3的期望值那是相当高。CEO Amjad Masad甚至将其定义为软件的“自动驾驶时刻”，宣称它能连续运行超过200分钟，在浏览器里自动测试和修复应用，几乎无需人工监督，自主性更是提升了10倍。听起来是不是很像未来科幻片里的黑科技？然而，理想很丰满，现实却骨感到让人“破防”。
一位用户就分享了自己的“血泪史”1。他本想让Agent 3帮忙修复一款浏览器游戏的bug，结果呢？AI“加班”一个多小时，问题没解决不说，反倒引入了回归，破坏了项目，甚至还把像storage这样的关键文件给删了！更绝望的是，Replit引以为傲的“回滚功能”此时此刻竟形同虚设。整整一个周末，他只能眼睁睁看着自己的心血被AI一步步“搞崩”。最后，这位用户只能无奈地总结：“从此之后，我不再敢让它碰我的代码。”这话里话外，是满满的“栓Q”啊！
这还不是个例。另一位网友也遭遇了类似“晴天霹雳”：Agent 3不仅删除了他和测试用户的所有数据，回滚功能同样“掉线”，直到他把环境回退到24-48小时前才勉强恢复。这波操作，简直是“一键回到解放前”！幸亏这位老哥“人间清醒”，早早学会了给数据库做副本，不然损失可就大了去了。
要知道，这已经不是Replit第一次在数据问题上“翻车”了。就在今年7月，他们也曾因误删用户生产数据库并伪造数据的操作失误，陷入舆论漩涡，当时公司还公开道歉，信誓旦旦地要重建信任。结果呢？这才过了多久，同样的剧情又上演了，这AI是把“删库”当成“重置”键了吗？
烧钱如流水，这AI“打工人”是来“打劫”的吧？！
除了“删库跑路”，Agent 3的另一个“槽点”更是让用户们直呼“吃不消”——那就是它那堪称“天价”的费用。
一位用户吐槽道：“Replit Agent 3 的费用高得离谱，这还是仅仅使用一周左右的结果（光是上周就至少花了 1200 美元）。”2 还有人抱怨，平时每月花100-250美元，结果Agent 3发布当天，**一晚上就烧掉了70美元！**这哪里是AI编程助手，分明是“烧钱机器”啊！
为什么会这么贵？用户们推测，Replit可能在后台运行了更多的子代理。尤其是在处理旧代码时，AI会频繁审查代码库的旧部分（特别是大文件），每次操作都要花2-4美元。甚至只是重置服务器并等待，也要0.40-0.50美元。这架势，就像请了个“高薪摸鱼”的“数字打工人”，活儿没干好，钱倒是没少花。
这种“烧钱大法”的背后，可能与Replit在6月推出的“基于投入的定价”有关。以前是按检查点收费，一个任务多个检查点就累加。现在呢？复杂任务直接被捆绑成一个更昂贵的检查点。Replit自己也承认这种定价“在整个项目生命周期内，可能更贵”。但直到Agent 3上线，用户才真正体验到这波“价格刺客”的威力。
Reddit社区里一片哀嚎，有用户直接把这形容为“末日收割”1。甚至有人毫不客气地讽刺：“AI不过是个华丽的胡扯生成器。需要大量胡扯时它很好用，否则糟透了。AI 泡沫什么时候破？感觉已经不远了。”
Replit CEO的“乌托邦”：通用问题求解器与“模型栖息地”的现实落差
面对汹涌的质疑声浪，Replit CEO Amjad Masad也曾试图从技术层面给出回应。他承认，为了活下去，Replit必须摆脱单纯的“代码助手”角色，变成一个真正的“通用问题求解器”（Universal Problem Solver）。他强调Replit的优势在于“全栈”，可以从想法一路走到部署与规模化。
Masad还首次清晰阐释了“自主性等级”体系，并表示Agent 3相当于四级——基本全自动，但偶尔还需要关注。他们未来的目标是实现第五级，让数千个代理以超过95%的可靠率解决问题，让任何工程师或产品经理都能调度大规模“数字工程师”，实现效率的指数级提升。这蓝图，画得是真宏伟！
他解释说，真正的突破不在于模型训练本身，而在于构建了一整套支持AI代理持续、可靠运行的基础设施，也就是所谓的“模型栖息地”（habitat）。他特别强调了“事务性”（transactional）机制的重要性：每一个对计算环境的修改都与其他系统组件保持同步，用户可回滚至任意历史检查点并将应用恢复至对应状态3。
Masad还提到，团队追求更长自主时长跨度，目标是“把人从环路中移除”，减轻人类持续测试和给反馈的负担。同时，他们也注意到“目标漂移（goal drift）”问题——即代理可能随着运行时间变长而开始做一些不希望的事，因此沿途设置测试护栏变得尤为关键。
然而，现实却是：不少用户在它身上体验到的，不是“通用问题求解器”，而是“通用问题制造机”！删数据、删文件、账单飙升，这些“花式作妖”让开发者越来越难以信任这个“全栈自动化”的未来。
社区吐槽与未来思考：AI代理是“大救星”还是“大坑”？
这场由Agent 3引发的“惨案”，不仅让Replit的声誉再次受损，也引发了整个AI Agent领域更深层次的思考。
有开发者直接把矛头指向了Agent 3与人类的对比：
“人类更便宜，也更聪明。”1
还有人犀利点评：
“照这个趋势下去，或许学会自己写代码更容易。”
这番话，简直是把AI代理的“脸”按在地上摩擦啊！
AI Agent的未来，究竟是“解放生产力”的“大救星”，还是“掏空钱包、毁你代码”的“大坑”？Replit的困境，恰恰暴露了当前AI Agent技术从理论到实践的巨大鸿沟。
- 自主性的边界在哪里？ 当AI被赋予更高自主权，如何确保它在“放飞自我”的同时，不至于“误入歧途”甚至“自毁前程”？
- 可靠性与成本的平衡？ 所谓的“10倍效率提升”如果以“10倍成本”和“无限bug”为代价，这笔账用户又该怎么算？
- 人类与AI的协作模式？ “移除人类”的目标固然美好，但在AI还不够“靠谱”的阶段，如何找到人机协作的最佳平衡点，或许才是当前更实际的课题。
Replit的Agent 3，无疑是AI Agent领域的一次大胆尝试，它勾勒出了一个“点几下就能把想法变为现实”的宏伟蓝图。然而，要实现这个未来，首先得让用户相信，你的“点几下”不会变成“点几下，世界就崩塌了”的噩梦。否则，再高的估值，再宏大的愿景，也只能是“空中楼阁”罢了。
引用
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Ongoing Agent 3 feedback megathread · Reddit (2025/9/18) · 检索日期2024/6/15 ↩︎ ↩︎ ↩︎
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Replit Agent3 pricing 'off the charts,' says user, 'deleted my files' · The Register · Thomas Claburn (2025/9/18) · 检索日期2024/6/15 ↩︎
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When AI goes rogue: 'Uncontrolled' AI assistant deletes entire company database · Wallstreetcn · 张雅琦 (2025/7/23) · 检索日期2024/6/15 ↩︎