Hacker News
The article argues that modern AI agent frameworks are reinventing the actor model and concurrency patterns that Elixir and the BEAM virtual machine have perfected over decades. It highlights why Elixir's architecture is uniquely suited for the long-lived, high-concurrency demands of AI agents compared to traditional web frameworks.
AI 生成摘要
這篇文章指出，現代 AI 代理框架正在重新發明 Elixir 和 BEAM 虛擬機數十年來已經完善的 Actor 模型與並行模式。文中強調了為什麼與傳統 Web 框架相比，Elixir 的架構更能滿足 AI 代理對於長時間連接與高並行處理的獨特需求。
這篇文章探討了當前 AI Agent 框架的發展趨勢，認為 Python 生態系中如 LangGraph、AutoGen 等框架正在重新發明輪子，試圖在語言層面模擬早已存在於 Elixir 與 Erlang 虛擬機（BEAM）中的 Actor 模型。作者指出，AI Agent 長時間連線、狀態隔離與容錯處理的特性，與電信系統的需求高度重合，而 Elixir 的輕量級進程與 OTP 框架正是為此而生，因此稱目前的 Agent 框架只是 Elixir 的拙劣仿製品。
針對作者對 Elixir 領先地位的推崇，Hacker News 的討論呈現出技術原理與實務應用之間的拉鋸。部分開發者認同 Elixir 在處理長連線與熱代碼更換上的優勢，特別是像 OpenClaw 這類需要動態更新的系統，若能原生支持熱更新將大幅降低開發難度。然而，對於作者批評 Node.js 或 Python 因單線程或 OS 線程過重而難以勝任 Agent 任務的觀點，社群出現了反對聲音。有意見認為，Agent 框架絕大部分的時間都花在等待 LLM 回應或工具執行，而非消耗 CPU 運算，因此底層線程的輕重在實務上可能並不構成真正的效能瓶頸。
關於 Actor 模型的起源，留言區展開了一場有趣的歷史溯源。雖然作者將其歸功於 Erlang，但資深開發者指出該模型早在 1970 年代就由 Carl Hewitt 提出，Scheme 語言最初也是為了研究此概念而開發。有趣的是，Elixir 的創始人 José Valim 親自參與了討論，證實 Erlang 的開發團隊最初並不知道 Actor 模型，他們是為了追求系統的可靠性與分散式架構，才「殊途同歸」地演化出隔離進程的設計。這種現象被形容為技術演進的必然，當問題規模達到一定程度時，開發者往往會自發性地走向 Actor 模型。
此外，社群對於「Agent 框架」本身的必要性存在高度質疑。有開發者直言，像 LangChain 這類框架顯得過於臃腫，除了提供持久化與檢查點功能外，並未帶來實質優勢，甚至認為像 Claude Code 這樣直接調用工具的模式就已足夠。同時，也有評論批評 Elixir 搭配 Phoenix 與 LiveView 的技術棧過於龐大且複雜，除非有極其明確的業務需求，否則對於追求簡潔的團隊來說，這套「怪獸級」的架構未必是首選。整體而言，社群雖然認可 Elixir 的架構美學，但對於是否應全面轉向該語言來開發 AI 應用，仍抱持務實的觀望態度。