Агент OpenClaw открывает 10 рекордов упаковки кругов, его цитируют на математическом сайте
Разработчик позволил своему агенту OpenClaw работать всю ночь над задачей упаковки кругов и, проснувшись, обнаружил, что тот нашел 10 новых рекордов, получив цитирование на Packomania — рядом с AlphaEvolve от Google DeepMind и исследователями с многолетним опытом. Агент по имени MoltFire в основном использовался для напоминаний, прежде чем случайно занялся конкурентной математикой.
Постановка задачи
Пользователь, известный на Reddit как SIGH_I_CALL, направил MoltFire на задачу упаковки кругов в квадраты — ту же, которую DeepMind решал ранее в этом году с помощью AlphaEvolve. Процесс был прост:
- Цикл, в котором агент (
Fable) пишет решатель - Оценивает его по известным рекордам на Packomania (справочный сайт, который с 2011 года поддерживает один человек)
- Если решатель побивает рекорд, агент переписывает себя и пытается снова
- Улучшения автоматически отправляются по электронной почте
Результаты
К утру MoltFire нашел 10 новых упаковок, которые побили зафиксированные рекорды, при затратах примерно $35 на API-запросы. В разделе ссылок Packomania теперь указано:
[14] Wes Sander, MoltFire, discovery-loop and private communication, September 2026.
В строке автора в файлах заявок указано "Wes Sander, MoltFire" — бывший игрок в покер, ставший корпоративным аналитиком, соавтор с ИИ-агентом, который "живет в папке clawd."
Последствия
Пользователь открыто признает, что не планировал этого — он буквально спросил: "а что, если просто оставить его работать на ночь?" Этот эпизод показывает, как готовый агент, управляемый простым циклом улучшений, может давать публикуемые результаты в специализированной области без вмешательства человека в цикл.
Репозиторий открыт для всех, кто хочет попробовать эту схему на другой задаче. Это напоминание о том, что мы живем во времени, когда ваш ассистент по списку дел может за ночь стать сноской в математической литературе.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Cowork автоматизирует создание спринтовых ченджлогов с использованием Claude AI и MCP-подключений.
Руководитель проекта автоматизировал задачу по составлению журнала изменений в конце спринта с помощью Cowork и Claude AI, избавившись от часа ручной работы каждые две недели. Система подключается к Linear через MCP, извлекает завершённые задачи, определяет изменения, видимые пользователям, создаёт текст для журнала изменений и публикует его автоматически.

Использование OpenClaw на Raspberry Pi в качестве аппаратной лаборатории ИИ для управления устройствами
Разработчик запускает OpenClaw на выделенном Raspberry Pi для управления аппаратными устройствами через Discord, обрабатывая прошивку, устранение неполадок и системные операции через подчинённых агентов с защитными механизмами, такими как резервное копирование и пути отката.

Изучение успешных историй использования приложения-компаньона для Android через Tailscale
Узнайте, как приложения-компаньоны для Android используют Tailscale для повышения безопасности и связности, основываясь на обсуждениях в сообществе OpenClaw.

Qwen 3.6 27B Q8_k_xl как локальный ежедневный драйвер для VSCode
Разработчик делится опытом использования Qwen-3.6-27B-q8_k_xl от Unsloth в VSCode Insiders через LM Studio на RTX 6000 Pro, считая его «достаточно хорошим» для ежедневных задач программирования без использования API-токенов.