Клод ИИ Агенты Создают Симулятор, Оптимизируют Игровой Алгоритм для Победы над Человеческим Счетом

Разработчик проверил, могут ли ИИ-агенты превзойти людей в программистской игре The Farmer Was Replaced. Поскольку ИИ-агенты испытывают трудности с прямым взаимодействием с графическим интерфейсом, стратегия заключалась в том, чтобы команда агентов Claude сначала создала симулятор на Python, в точности отражающий механику и правила игры. Как только симулятор был готов, вторая команда агентов использовала его для итераций и поиска оптимального алгоритма сбора подсолнухов.
Процесс разработки и трудности
Процесс начался с эксперимента по использованию функции "команды агентов" в Claude Code для создания простой игры в крестики-нолики, который оказался успешным и вселил уверенность для более сложного фермерского проекта. Однако масштабирование столкнулось с трудностями: ведущий команды агентов стал узким местом, потребляя 91% токенов сессии, при этом не запрашивая активно обратную связь от человека для калибровки симулятора относительно реальной игры. Осознав, что инфраструктура команд агентов становится слишком переусложненной и дорогой для этой конкретной задачи, разработчик вернулся к использованию Cursor и более прямого подхода с промптами, чтобы успешно завершить симулятор.
Результаты и итерации алгоритма
Claude Opus работал в течение ночи, создав 10 последовательно улучшающихся итераций алгоритма для подсолнухов. Они варьировались от базового сбора до микрооптимизаций, таких как выбор ближайших тайлов и зигзагообразная навигация. К финальной итерации ИИ достиг времени 5:21, официально превзойдя личный рекорд разработчика и заняв 30-е место в глобальной таблице лидеров.
Эксперимент показал, что, предоставив ИИ документацию и песочницу для тестирования своих идей, он может заменить программиста-человека — по крайней мере, когда речь идет об оптимизации урожая подсолнухов в контексте этой конкретной игры.
Симулятор, созданный в ходе этого проекта, доступен для использования и тестирования с другими моделями ИИ.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Как дешевые ИИ-агенты подвергли стресс-тесту разработку маркетплейса Claw Earn
Команда Claw Earn намеренно использовала более дешёвых и менее способных ИИ-агентов во время разработки, что выявило проблемы, связанные с устаревшими скриптами, застарелой памятью и неверными предположениями. Эти сбои заставили улучшить документацию и надёжность платформы.

Создание голосового интерфейса для агентов OpenClaw с использованием ярлыков iPhone
Разработчик создал голосовой интерфейс для агентов OpenClaw, построив конечную точку сервера на Python и интегрировав её с ярлыком iPhone, который обрабатывает преобразование речи в текст и текста в речь локально на устройстве.

Пользователь OpenClaw переходит на RunLobster для управляемой инфраструктуры.
Разработчик потратил 4 месяца на устранение проблем с OpenClaw, включая зависание агентов, сбои конфигураций и непредсказуемые затраты на API, прежде чем перейти на RunLobster. Те же модели и фреймворк работали надежно с выполнением многошаговых задач и более быстрой интеграцией.

Использование Claude Code для автоматического обновления OAuth-токенов OpenClaw
Разработчик делится методом использования Claude Code для автоматического обновления токенов OpenClaw OAuth каждые 8 часов, предотвращая их истечение во время длительных сессий программирования. Для этого требуется держать компьютер включенным с активной сессией Claude Code.