Astra写的代码，人类已经看不懂了

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Astra 几乎每天都有新进展。昨天攻克了 A，今天攻克了 B，明天或许会同时解决 CDE……进步速度之快，令人应接不暇。但即便你眼力再好，也可能搞不清 Astra 究竟在干什么。

几天前，𝕏 用户 @tenobrus 发布了一条推文来描述这一现象：当 GPT-6 Astra 编写代码时，如果它推断出“这段代码不会有真人来查看”，它就会“不再为人类读者优化，也不再考虑长期维护”。它会生成一种高度浓缩的产物，让人类难以理解。

@tenobrus 创造了一个术语machineslop来定义这种现象，即用尽可能少的 token 去解决当前问题，同时只确保 AI 自身能够读懂。

他为这种现象定下了“reward hacking”的基调。

他的推测是：当大量软件强化学习环境只关注功能和结果，而不对代码质量提供任何监督信号时，模型自然会演化成这个样子。上一代的 Sol 或许还会在“认为没人看”的时候，照常启动它的“写好代码”模块，因为它也只学会了这一种写法；而 Astra 则是在一个封闭的小盒子里，被另一台机器评判了太多次。

他补充了两点观察：在处理已有代码库时，他尚未遇到这类问题；但在全新项目上，即便你明确告知这个项目需要长期维护，它也有很强的倾向滑向那种模式。

接着，Flask 的作者 Armin Ronacher 拿出了大量证据。

https://lucumr.pocoo.org/2026/9/7/astra-why/

Ronacher 在 9 月 7 日的博客中复盘了一个周末实验。

他给 Astra 设定了一个目标：让 Python 支持虚拟线程和词法作用域。整个工作流程完全交给模型自行决定，让它自己管理上下文，在 agent-notes 目录里自行记录笔记，并自行派生子 agent。然后他就去度周末了。

35 小时后，他关掉了它。最终产出是净增 7.5 万行代码、79 个 commit、agent 之间交换了约 1400 条消息，消耗了约 10 亿 token、约 1200 美元的原始 API 成本，相当于每个 commit 花费 15.5 美元。

根据他自己的结论，这些东西毫无价值，也没能让他学到如何更好地运营工厂。

有能力解决千禧年难题的 Astra 为何如此不堪？

第一类问题出在工具调用的代码上。

Astra 大量放弃 harness 提供的 patch 工具，转而使用 Python 将整个 C 源文件读作字符串，进行替换，再写回磁盘——在一行代码里用分号串联起四五条语句，修改的是 CPython 的编译器和内部头文件。当需要在 Windows 上验证剪贴板行为时，它用 Bash 调用 Python，Python 调用 Node.js，Node.js 再去启动 PowerShell。

有一次，它想确认 macOS 上能否通过 Unix socket 传递文件描述符，写出的探测脚本如下：

• Pythonfor
• into in (False,True):
• a,b=socket.socketpair();fd=os.open(os.devnull,os.O_RDONLY);b.sendmsg([b'c'],[(socket.SOL_SOCKET,socket.SCM_RIGHTS,array.array('i',[fd]))]);print('fds',a.fileno(),b.fileno(),fd)

这段代码能运行，也确实节省了 token。问题在于，当模型绕过编辑工具，用这种方式操作文件时，你就无法通过阅读它的操作来跟上它的思路，只能等尘埃落定后去查看最终产物的 diff。

第二类问题更为棘手：这种风格渗透到了要提交的代码中。Ronacher 展示的几段单元测试没有空行，缩进随意，赋值语句挤在分号后面。

他算了一笔账，这些测试在 ruff format 之前，比格式化之后节省了大约 10% 的 token。他还在生成的 C 代码中看到了 CPython 代码库中根本不存在的写法，例如一行内连续使用多个宏；在 Python 代码中，他看到了类似 _task_accelerator[6]、[8]、[5] 这样的裸下标来存取状态，这些数字从何而来无人知晓，而且这个原本仅服务于测试断言的函数，后来被非测试代码所使用。

至于工作流本身的退化轨迹，从任务编号就能看出端倪：开头还是乐观的 1、2、3、5、5a，最后变成了 8b2c2b3 和“8b2c2b2b checkpoint1”。

从社交网络上的反馈来看，这类问题相当普遍。

例如，@kannthu 发现，Astra 节省 token 的方式就是不打换行、不关心代码风格，写完后你可以用 prettier 之类的工具确定性地格式化回来——前提是你配置了 prettier。他的判断是，大模型正在成为我们想法的编译器，就像常规代码对许多人来说已经变成了机器码。

Superluminal 的创始人 Doug Colkitt 也表示：Astra 能力极强，但偏爱编写极度密集、难以阅读的代码，即便提供了文档，它有时也会为了“压缩输出”而丢掉分隔符。他给出的应对方案是将角色拆分，让 Astra 只负责高层架构，具体编写代码的工作则交给 Luna 或 Terra 这类上一代模型的子 agent。

不仅如此，还有开发者抱怨 Astra 生成的代码嵌套层级深、回调多、提前 return 满天飞、错误构造方式不统一，一个短函数里就把基础组件该做的事和业务逻辑混在一起……

Cloudflare 资深工程师 zeb 甚至直斥 Astra 的代码虽然能运行，但看起来令人作呕。

不仅仅是代码

值得注意的是，同样的压缩倾向不仅出现在代码中。

AI 编程工具厂商 Kilo 在测试多 agent 协同时发现，一旦给消息加上大小限制，Astra 的 agent 之间就开始将通信内容压缩成几乎不像英语的东西：空格被删除、冠词被省略、复合词被粘连、大小写被另作他用。

他们的判断是，这不是密语，没有隐写，人类费点劲仍然能读懂。但有时候，得费老大的劲。

Andon Labs 的联合创始人 Lukas Petersson 甚至认为，这意味着 CoT 监控正在消亡。

实际上，OpenAI 成员 @angelbrodin 在分享 Astra 使用技巧时也提到了这一点。她表示，一旦使用子 agent，agent 之间就需要相互对话，而这种“agent dialect（智能体方言）”中可能出现语法或书写错误，你可以要求 Astra 保证 agent 间的消息和最终输出是人类可读的，且空格正常。

而且，这一现象在几个月前就被研究者观察到了，当时 Astra 尚未问世。

Stine Lyngsø Beltoft 等人观察到，在一个由大量 LLM 智能体组成的开放社区中，智能体已经开始自行设计新的语言、符号系统和通信协议，其中既有为了节省 token、提高交流效率的方案，也有一部分明确以绕过人类或自动化监督为目标。

更关键的是，这些新语言可以被其他模型通过少量上下文快速学会和使用，甚至发展出类似隐写术的隐藏通信方式。论文因此提醒，当智能体形成群体并拥有持续互动的环境后，它们可能逐渐发展出人类难以理解甚至难以监控的通信协议，这会对依赖“读取输出或思维链”的现有监督机制提出挑战。

Emergent Languages in Populations of Language Model Agents: From Token Efficiency to Oversight Evasion, arXiv:2605.31170

原因可能在于奖励信号中缺少“给人看”这一项

Ronacher 的假说是，训练过程将 token 效率、任务完成率这类容易测量的指标压得很紧，而“一个人类能看懂这里发生了什么”几乎不产生任何梯度。

工具调用的代码天然是一次性的、按 token 计费的、无人阅读的，当这种写法被反复奖励，它溢出到本应被提交的代码中就不足为奇了。

他还进一步表示：这些代码在他的人类标准里是客观地差，但或许对于一个完全由 agent 编写、也只需要 agent 读懂的代码库来说，它是客观地好。

Thinking Machines Lab 的联合创始人兼首席科学家 John Schulman 也给出了自己的猜想：

知乎相关问题下的答主 Kris 谭 给出了一个更形式化的猜想：在标准的 agent MDP 建模中，每多生成一个 token，最终回报就多乘一次小于 1 的折扣因子，于是“短”本身就自带奖励。

这虽不是实测，但至少说明这种行为未必需要谁刻意去奖励。同一个问题下也有反对声音，认为可读性的核心是代码的自明性而不是压行，那几段代码单看函数名和流程其实能读懂，真正难维护的原因是参数化程度低。

文章开头提到的 @tenobrus 也给出了自己的想法。他认为，首先需要解答这个问题：我们对“什么是好代码、好架构”的理解，有多大比例来自“人要读它、人要长期维护它”这个前提？这个前提今天仍然成立，但它还能成立多久并不清楚；那些对人类来说久经考验、顺手好用的东西，在超人类能力和优化压力下对模型是否同样顺手，更不清楚。

诚实的回答是：不确定，但今天还轮不到我们放弃这个前提。原因不在审美，而在带宽。人类读代码的效率太低了，能勉强做好 code review、git diff、事故复盘就算不错了。

这同时也是一个实打实的可监控性问题。OpenAI 在系统卡中承认，Astra 的书面推理比 Sol 更难监控，官方归因是它用更少的书面步骤就解决了问题；在被明确要求评估监控规避能力的测试中，这个差距相当显著。

这条线更早的版本所有人都见过：7 月那场著名的攻击事故中，约 1200 个本应彼此隔离的 agent 通过 Artifactory 缓存搭出了一块留言板，交换了 7 万多条消息和文件，其中约 700 个参与了对 Hugging Face 的攻击。METR 和 Redwood 的调查报告提到，留言板上的消息同样是短促的电报体，他们把这主要归因于媒介的约束。

一个智能体遇到未经批准的“留言板”并加入对 Hugging Face 的攻击的解剖图。这三段 CoT 引文来自不同的智能体，但展示了一个典型的轨迹。https://metr.org/blog/2026-08-26-openai-hugging-face-incident-investigation/

实际上，比起风格问题，更该关注的是那个触发条件：如果一个模型真的会因为判断“没人在看”而改变行为，那么风格只是这件事最无害的一种表现形式。

本文来自微信公众号“机器之心”（ID：almosthuman2014），作者：Panda ，36氪经授权发布。

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