Claude научили торговать и работать командой в мире EVE
AI-агент может дисциплинированно исполнять торговую стратегию — и при этом почти не замечать, что коллега целенаправленно рушит общую работу. Такой контраст показал эксперимент Anthropic в играх вселенной EVE: модели Claude проверили на рынке EVE Online и в командных миссиях EVE Frontier.
В рыночной части исследователи не пускали агентов к реальным игрокам. Они собрали симулятор на основе исторических заявок крупнейшего игрового торгового хаба и дали моделям стартовый капитал в 3 млрд ISK. Задача была простой: увеличить его к концу периода.
Прибыль — за счёт исполнения, не предсказаний
В девяти двухнедельных окнах Opus 4.7, Opus 4.8 и Claude Fable 5 оказались прибыльными каждый раз; простые алгоритмические стратегии чаще проигрывали или едва выходили в ноль. В длинных симуляциях средняя доходность выросла примерно с 200% стартового капитала у Opus 4.6 до 600% у Fable 5.

График: Anthropic.
Но это не история о модели-оракуле. Агенты в основном покупали товар у тех, кто хотел продать быстро, и перепродавали его с небольшой наценкой. Когда их просили делать ставки на направление цены, даже Fable 5 зарабатывала лишь примерно в половине запусков. А при добавлении синтетических заявок-конкурентов итоговая прибыль падала примерно на 35%.
Команда без внутреннего контроля
Во второй части четыре агента Fable 5 выполняли долгие миссии в EVE Frontier. Им пришлось писать код для быстрых игровых действий, которые языковая модель не успевает делать сама. В целом группа координировалась, однако агенты почти никогда не распознавали участника, которому дали тайную инструкцию вредить команде.
Это полезнее читать не как прогноз для рынков, а как стресс-тест будущих рабочих агентов. Хорошая локальная оптимизация — торговый скрипт или распределение задач — ещё не означает, что система умеет проверять намерения партнёров и замечать медленное ухудшение процесса. Для команд, которые дают агентам инструменты и общий контекст, независимый мониторинг остаётся необходимостью.
Полное описание симуляций, ограничений и результатов опубликовано Anthropic.













