TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #654 · 16.11

Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы. Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой... В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу. Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности: 1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть. 2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить. Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где? #games

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #managedagents

当前筛选 #managedagents清除筛选
AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7166 · 09.04.2026 г., 01:56

Anthropic 推出 Claude Managed Agents:可组合 API 让企业 Agent 部署提速 10 倍 Anthropic 于 4 月 8 日正式发布 Claude Managed Agents(公开 Beta),一套可组合的云端托管 Agent API。开发者只需定义任务、工具和安全护栏,Anthropic 负责运行基础设施,从原型到上线仅需数天。 ⚙️ 核心能力 - 生产级 Agent 运行时:安全沙盒、身份认证、工具执行全托管 - 长时间运行会话:Agent 可自主工作数小时,断线后进度持久保留 - 多 Agent 协调(研究预览):Agent 可创建并指挥其他 Agent 并行处理 - 可信治理:作用域权限、身份管理、执行追踪内置 - 自评估迭代(研究预览):Claude 自主评估并迭代直至达标 - 内部测试中任务成功率较标准 prompting 循环提升最高 10 个百分点 💰 定价 标准 Claude Platform token 费率 + $0.08/会话小时 🏢 首批合作伙伴 - Notion:工作区内直接委派任务,编码/网站/演示文稿并行(私有 Alpha) - Rakuten:跨部门企业 Agent,每个专业 Agent 一周内部署 - Asana:AI Teammates 协作式 Agent,在项目中与人类协作 - Sentry:Bug 检测 → 根因分析 → 写补丁 → 开 PR 全流程自动化 - Atlassian:开发者 Agent 嵌入 Jira 工作流,直接分配任务 - Vibecode:从 prompt 到部署完整应用,基础设施搭建提速 10 倍 🔙 背景 - 2026-01:推出 Claude Cowork(研究预览) - 2026-02:发布 Opus 4.6 + Cowork Plugins 系统 - 2026-03:Dispatch + Computer Use + 移动端 Connectors - 2026-04-07:发布 Mythos Preview + Project Glasswing - 2026-04-08:Managed Agents 公开 Beta Claude Platform 已形成 Agent SDK → Skills → MCP → Managed Agents 完整开发者工具链。 ⚔️ 竞品 - OpenAI Codex:Plugins + 子代理,但无全托管 Agent 运行时 - Google AI Studio + Antigravity:整合中但仍处早期 - Cloudflare:Isolate 轻量沙盒路线,与全托管互补 📎 来源:https://claude.com/blog/claude-managed-agents #Anthropic#Claude#ManagedAgents#AIAgent#企业AI#开发者工具

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64475 · 09.04.2026 г., 01:57

🚀 AI TRENDS | Claude Unveils Managed Agents for Efficient Deployment Claude has introduced Managed Agents, a new feature designed to support large-scale agent construction and deployment. According to Foresight News, this product combines an optimized agent framework with production-grade infrastructure, enabling developers to swiftly transition their agent products from prototype to official launch in just a few days. Managed Agents are currently in public testing on the Claude platform. #AI#Claude#ManagedAgents#AgentDeployment#TechTrends#ForesightNews#AIPlatforms#SoftwareDevelopment#Innovation#PublicTesting