codex从0用Rust写出新操作系统：兼容Linux、只用了11天！

• 2026-11-01
• 新闻中心

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11天、13.

9万行代码、一个全新内核：Ginux实验到底证明了什么？

2026年10月底，开源圈被一条消息炸开了锅—— CentOS与Rocky Linux的创始人Gregory Kurtzer，用AI在仅仅 11天 内，从零构建出一个独立的操作系统内核： Ginux 。

它不是Linux的分支，却能在虚拟机里成功启动Rocky Linux 10，并跑到systemd的multi-user.

target；

它主要用Rust编写，自带内存管理、调度器、进程模型、文件系统、网络栈和Linux兼容层；

它甚至能运行部分未修改的Alpine Linux程序。

而这一切的核心实现代码，几乎都由OpenAI Codex（基于GPT-5.

6 Sol）在一次持续的agent任务中生成与迭代，最终保留了约 13.

9万行 实现与测试代码，跨越超过1000个commit。

更关键的是，Kurtzer本人事后明确强调： “我并没有创造另一个内核来和Linux竞争，那太愚蠢了。

代码本身我认为是可抛弃的。

Ginux不是产品，开发过程才是实验，内核只是证据。

” 这次实验的重点在于，**人类主导的智能体工程（Human-Directed Agentic Engineering, HDAE）**能否驾驭超复杂系统软件的严肃实验。

事件详细还原 Gregory Kurtzer是Linux世界的“老兵”。

他创建了CentOS，又在Red Hat改变CentOS方向后发起Rocky Linux，目前是CIQ的CEO。

2026年10月中旬，他启动了这次实验：自己定义架构、约束、里程碑、验收标准和停止点，然后把一个持久的Codex任务交给AI，让它负责实现、编译、启动、测试、诊断和修改。

11个天后，成果出来了： 独立的x86-64内核，主要用Rust写就 通过UEFI启动 自有内存管理、调度器、进程模型、文件系统、网络与设备支持 Linux兼容层，可运行部分未修改的Linux用户态程序 在QEMU虚拟机中成功启动Rocky Linux 10用户空间，并到达systemd multi-user.

target 开源，Apache 2.

0许可证，代码托管在GitHub 论文《Ginux: Building an Independent Kernel That Runs Linux Userspace through Human-Directed Agentic Engineering》已发布在Zenodo，详细记录了方法、架构、评估与局限。

当然，它目前仍是 研究原型 ：硬件支持极窄（基本只在QEMU）、兼容性不完整（Linux 6.

12的375个系统调用中，完整实现约82个，部分实现245个）、没有正式安全审计、无SMP、大量全局状态、代码结构更像“长出来直到测试通过”而非精心设计。

社区已经开始发现bug和安全问题，Kurtzer表示这正是他希望看到的——独立审查才能让复杂软件真正变好。

真正的意义不在“又一个内核” 很多人第一反应是“Linux要被AI取代了？

” Kurtzer直接泼了冷水：真正的问题从来不是AI能否替代Linux。

即使它能替代部分功能，也复制不了社区、标准、协作、对齐与长期稳定性。

这次实验真正验证的是： 在有经验的工程师强力引导下，AI agent能否构建并验证一个极其复杂的软件系统？

答案是：可以，至少能走到“能启动真实用户空间”这一步。

HDAE方法的核心在于：人类负责方向、边界与验收，AI负责高强度的实现-测试-修复循环。

架构文档保持对齐，真实用户空间（而不是纯合成测试）暴露了更多问题。

这比单纯“vibe coding”高级太多。

Kurtzer自己也明确反感“氛围编程”——那种非专家让AI随便写、自己又无法验证的做法。

HDAE要求的是 领域专家 + 可执行验证 。

硅基视角的几点思考 系统软件的门槛正在被重新定义 过去，从零写一个能跑真实发行版用户态的内核，需要顶尖团队数年时间。

现在，有经验的人类+强力agent，可以在两周内完成“证据级”原型。

这不意味着生产级内核唾手可得，但意味着探索成本大幅下降。

代码可抛弃，方法论不可抛弃 Kurtzer把代码当成一次性实验证据。

这很酷。

未来真正有价值的，可能不是某一个AI生成的内核，而是“如何用人类+agent高效构建、验证、迭代复杂系统”的完整流程。

社区与生态仍然是护城河 Ginux再厉害，也只是单点突破。

Linux的真正壁垒是几十年积累的硬件支持、驱动生态、安全审计、标准兼容与全球开发者社区。

AI可以加速个体创造，但还很难一键复制生态。

下一步更有趣的实验 Kurtzer已经在考虑：既然外部已经开始找bug，那就测一测“人类主导AI修复问题”的效率——复现问题、定位根因、实现修复、验证结果，分别需

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