100 метрик в секунду: как Claude Code стал менеджером виртуального парка. anthropic.. anthropic. Claude.. anthropic. Claude. claude code.. anthropic. Claude. claude code. искусственный интеллект.. anthropic. Claude. claude code. искусственный интеллект. Машинное обучение.
100 метрик в секунду: как Claude Code стал менеджером виртуального парка - 1

Финтех-стартап Ramp интегрировал Claude Code в OpenRCT2 — open-source версию классической RollerCoaster Tycoon 2. ИИ-агент анализирует финансы парка, отзывы посетителей, состояние аттракционов и очереди в туалеты — а затем сам нанимает механиков, расставляет киоски с напитками и поднимает цену на вход, пока гости ещё довольны. Код проекта выложен на GitHub, требуется лицензионная копия RollerCoaster Tycoon 2.

Выбор игры не случаен. В Ramp строят ИИ-агентов для бизнес-операций и искали безопасный полигон для экспериментов с агентами широкого профиля. Minecraft — песочница без экономики. Pokemon — про ребенка, который не может открыть ООО. StarCraft ближе, но там нет клиентского сервиса. А RollerCoaster Tycoon — это, по сути, симулятор B2B SaaS: есть метрики удовлетвоенности, управление персоналом, ценообразование и бесконечные окна с графиками.

Чтобы Claude мог играть, команда написала CLI-инструмент rctctl по образцу kubectl из Kubernetes. Через него агент получает доступ ко всем данным и действиям игрока. Вместо “зрения” — ASCII-карты парка с разной детализацией: Claude запрашивает сетку тайлов, где R — это аттракцион, P — дорожка, Q — очередь. Пространственное мышление через текст — главное ограничение. По данным команды, Claude работает с сотней метрик, а выполнение запроса “занимает секунды”.

С информационными задачами Claude справляется блестяще: переключается между анализом жалоб гостей и финансовой отчётностью аттракционов, формирует рекомендации, запускает маркетинговые кампании. Размещение киосков и простых аттракционов вроде карусели тоже работает — хотя уже с 80-процентным успехом. А вот строить американские горки и прокладывать дорожки Claude не может: слишком много пространственных переменных, препятствий и третье измерение рельефа.

Главный вывод Ramp: ограничивающий фактор для агентов — не интеллект, а “читаемость” среды и качество интерфейсов. Там, где данные структурированы и действия дискретны, Claude работает как опытный менеджер. Там, где нужно пространственное мышление — пока пасует.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал “сбежавшая нейросеть“, где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.

Автор: runaway_llm

Источник

Rambler's Top100