Сотрудники Amazon используют AI-агентов MeshClaw для «токенмаксинга» с целью достижения показателей использования
Amazon внедрил внутренний инструмент на базе ИИ под названием MeshClaw, который позволяет сотрудникам создавать агентов, подключающихся к рабочему ПО. По словам трех информированных источников, некоторые разработчики используют MeshClaw для автоматизации несущественных задач исключительно с целью увеличить потребление токенов — практика, получившая название «токенмаксинг».
Amazon установил цели для более чем 80% разработчиков использовать ИИ каждую неделю и начал отслеживать потребление токенов во внутренних рейтингах. Хотя компания утверждает, что статистика токенов не повлияет на оценку производительности, несколько сотрудников сообщают, что менеджеры следят за этими данными. «Когда отслеживают использование, это создает извращенные стимулы», — сказал один сотрудник. Сотрудники Meta также занимались токенмаксингом.
MeshClaw был вдохновлен OpenClaw, вирусным инструментом, позволяющим запускать агентов локально. Версия Amazon может инициировать развертывание кода, сортировать электронные письма и взаимодействовать с Slack. Во внутренней памятке MeshClaw описывается как нечто, что «мечтает по ночам, обобщая изученное, отслеживает ваши развертывания, пока вы на совещаниях, и сортирует вашу почту до того, как вы проснетесь». Над инструментом работали более трех десятков сотрудников Amazon.
Некоторые сотрудники высказывали опасения по поводу безопасности предоставления агенту ИИ разрешений действовать от их имени. «Стандартная политика безопасности меня пугает», — сказал один сотрудник. Amazon планирует потратить 200 миллиардов долларов на капитальные затраты в этом году, в основном на ИИ и инфраструктуру центров обработки данных.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Почему я не буду читать художественную литературу, написанную ИИ: статистические профили и проблема «среднего» письма
Крис Маккормик объясняет, почему он избегает художественной литературы, написанной LLM, утверждая, что её статистический профиль слишком близок к медианному, подталкивая умы читателей к статистически нормальному, а не к творчески уникальному.

Использование воды ИИ не является проблемой: анализ на национальном, местном и личном уровне
Энди Мэсли подсчитывает потребление воды центрами обработки данных ИИ по сравнению с другими отраслями и приходит к выводу, что это 'фальшивая проблема' — налоговые поступления на галлон высоки, а потребление на душу населения ничтожно.

Политический фильтр Claude блокирует биоинформатическую работу с названиями патогенов.
Исследователь в области вычислительной вирусологии сообщает, что фильтр политики использования Claude помечает легитимные биоинформатические скрипты при упоминании патогенов, требуя обходных путей, таких как описание задач без названий организмов или переход на Sonnet 4. Проблема затрагивает Claude Code, claude.ai, а также модели Opus 4.6 и Sonnet 4.6.
Claude Code v2.1.280 выпущен с Opus 5.5 по умолчанию и контекстом 1M
Claude Code v2.1.280 делает claude-opus-5-5 моделью Opus по умолчанию с контекстным окном 1M по цене $4/$20 за Mtok, а также добавляет новую переменную окружения для лимитов описаний MCP и ряд исправлений auto-режима и горячих клавиш.