一个甜甜圈，价值200美元的AI实验

有梦就有缘

【一个甜甜圈，价值200美元的AI实验】


快速阅读：有人用Claude Opus 4.6构建了多智能体系统，让AI自主看教程、制定计划、操控Blender软件，全程零人工干预完成了一个3D甜甜圈。这个演示本身不实用，却指向了一个真实的未来。

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先说这件事本身。

有人用Claude Opus 4.6搭了一套多智能体编排系统，让它完整跑完了Blender著名的“甜甜圈教程”，全程没有人工干预。视频在Reddit上引起广泛讨论，评论区第一反应整齐划一：这甜甜圈得多贵？

保守估计，API费用大概在200美元上下，有人戏称“百万token甜甜圈”。用这钱在东欧能买320个真甜甜圈。

所以这东西怎么运作的？

Claude其实看不了YouTube。真正处理视频的是Gemini API，它把教程解析成带时间戳的JSON结构化计划，再把这份“施工图”交给Claude的智能体团队去执行。Claude负责的是编排、工具开发和在Blender里一步步操控软件，每个步骤都有视觉和程序双重验证。

这个分工挺关键。Gemini负责感知，Claude负责执行和协调。把两个模型的长处拼在一起，比单独用任何一个都要强。

更有意思的部分在后面。

开发者透露，系统会在每次工作结束后自动整理经验，把新技能和知识存进一个跨软件共享的“技能注册表”。每个成功跑过的工作流都可以复现，甚至能被压缩成一个参数化工具调用，以后直接生成不同颜色、不同形状的同类对象。他现在已经在Unreal Engine、ComfyUI和Windows环境里跑通了同样的逻辑。

有网友提到，一旦这套系统能可靠地跟随教程，它就能给自己积累文档，理论上可以学会任何软件里的任何操作。到那时，瓶颈只剩上下文窗口大小和单次调用的成本。

当然，评论区也有人泼冷水：AI没有“学到”任何东西，教程是用来培养技能的，不是组装说明书。

这个反驳有一定道理，又没那么有力。系统确实不会像人类那样内化技能，每次都得重新加载文档。但是，它把流程文档化了，把可复用的工具写好了，下一次调用时读进上下文，就能接着用。这和人类写备忘录、查笔记本质上没有太大区别，只是速度快了几个量级。

有观点认为，上下文窗口会永远是厂商控制用户的杠杆，动态定价迟早会取代固定订阅。也有人指出，AI在这类任务里的真正瓶颈是“艺术方向”，90%的工作它做得很快，最后10%的精确调整才吞掉剩下90%的时间。

目前这个甜甜圈的渲染效果确实不算好看。有人评论说那些下垂的细节让他笑了出来。

不过成本问题和效果问题，历来都不是这类演示需要解决的。现在的问题是：当API成本降到足够低、工作流足够成熟之后，你愿意让AI替你学完多少东西？

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简评：

这个甜甜圈丑得让人发笑，却让人后背发凉。200美元不是买了一个甜甜圈，是买了一张“人类技能可被流程化”的收据。评论区有人说AI没学到任何东西——没错，它不需要“学会”，它只需要“记住怎么做”。人类花三年练出的手感，它用一份JSON文档就能复刻八成。剩下两成叫“艺术方向”，是我们最后的护城河，也是最脆弱的一道。当系统开始自动整理经验、跨软件共享技能时，它就不再是工具了。工具不会给自己写说明书。

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https://video.weibo.com/show?fid=1034:5270123939037198

www.reddit.com/r/ClaudeAI/commen ... ntire_blender_donut