Claude Code's Shocking Origin Exposed: It Evolved from Safety Alignment, Boris: Only 1% Complete

marsbit2026-07-07 tarihinde yayınlandı2026-07-07 tarihinde güncellendi

Özet

**"Claude Code's Astonishing Origin Revealed: Born from Safety Alignment, with Only 1% Done"** This article traces the epic development of Claude Code, Anthropic's groundbreaking AI coding assistant. Its origins are surprisingly rooted in an internal safety alignment (Alignment) project. The journey began in 2021 with early prototypes like a VS Code extension, but the project was nearly forgotten due to immense infrastructure challenges in creating a true "agentic" coder. Key breakthroughs came from research teams focused on autonomous software engineering, developing core components like bash tools and code search. An internal CLI tool named "clide" emerged but was too超前 (ahead of its time), being clunky and slow. The project's fate changed in September 2024 when Boris Cherny joined. Tasked with "agentic coding," he built a simple CLI prototype. A pivotal moment occurred when he used `clide` to generate a complete pull request from an issue description, revealing the assembled potential of earlier research. A small team then executed a furious two-week sprint to build the core product. Launched in February 2025 as Claude Code, initial feedback was mixed. However, with the release of the Claude 3.5 Sonnet model, its capabilities skyrocketed, fundamentally altering software development workflows in Silicon Valley. Notably, Boris Cherny himself reached a point where 100% of his coding was done silently by Claude Code in the terminal. Despite its transformative impact, Bori...

【Introduction】From Ben Mann leading his team to build an early VS Code extension in 2021, to Boris Cherny's frenetic iterations in 2024, to the groundbreaking arrival of Claude Code in 2025 which fundamentally changed how Silicon Valley operates — the entire story is an epic. Yet, the father of Claude Code says: "We've only completed 1%."

Claude Code is only 1% complete!

Anthropic's core developer Boris Cherny reveals the extremely counterintuitive origin of Claude Code: Claude Code evolved from an internal safety alignment (Alignment) project at Anthropic.

And the most exciting part lies in the second half:

There's still so much to do. We've only completed 1%.

Because 1% space means 99% of the future is still completely blank.

At the same time, Claude officially reveals the origin history of Claude Code for the first time:

Anthropic's official page "The Making of Claude Code" goes live simultaneously.

Portal: https://www.anthropic.com/features/making-of-claude-code

Claude Code Was Almost Completely Forgotten

The story begins in 2021.

Anthropic co-founder and Labs team lead Ben Mann recalls:

When we founded Anthropic and ultimately decided to build a product — which was itself a controversial decision at the time — the first thing we did was build a programming assistant.

Research engineer Dawn Drain had just joined Anthropic. Her main project was: make the model's coding ability at least as good as my own.

During the same period, Shauna Kravec's reinforcement learning team was already thinking more radically — autonomous software engineering. They didn't want to build a chatbot; they wanted the model to actually "do work".

Why coding? Shauna's answer remains stunning to this day:

We believed the path to transformative AI had to go through automating large-scale software engineering work.

By early 2022, they were already using RL to train models to write simple functions and then test their correctness.

The result: the initial models performed very poorly.

Meanwhile, Ben Mann's team built a VS Code extension — an early coding assistant. It could provide four different suggestions. By spring 2022, this tool already had about 100 external users.

But then, reality hit them hard.

The infrastructure nightmare emerged.

To do real agentic coding, you need the model to execute code in a safe environment, read/write files, handle timeouts, handle failures...

These problems are almost identical to the agent problems everyone is still grappling with today.

Dawn and her colleagues spent a long time just getting the model to have a persistent shell in a container, stream input/output, and gracefully handle timeouts.

Then, Ben Mann returned from paternity leave to find that everyone had "basically forgotten about the coding assistant".

The research side never stopped, however.

They continued to refine the core components of agentic coding: function calling, search, bash tool... Capabilities that seem obvious today were hard-fought battles back then.

Anthropic Was "Embarrassingly Ahead of Its Time"

From late 2022 into 2023, Shauna's team achieved a key breakthrough: they gave the model a bash tool, allowing it to search freely within codebases.

Dawn Drain spent an "embarrassingly long time" teaching Claude to write diffs.

Eventually, they built an internal command-line tool called clide.

It let you chat with Claude to edit code and complete development tasks.

Ben Mann said: "I loved it. It was really cool, but it could be so much better."

The problem: it was too ahead of its time. Sid Bidasaria later recalled: "Everyone talked about clide, but it was clunky and slow."

Claude Code's first engineer, Adam Wolff, added primitive agentic capabilities to it — it could infer user intent from partial changes.

When it first succeeded, he "danced in the kitchen".

But clide remained a research-side toy.

It was too fragile, too slow, too unstable.

Until September 2024, when a new person walked into the Labs team.

Claude Code Soars

In September 2024, Boris Cherny joined Anthropic Labs.

Ben Mann gave him the task of "agentic coding", advising him to "build not for today's models, but for models six months from now".

He wasn't directly assigned to build a coding product. Instead, he first familiarized himself with the Anthropic API, quickly building a minimal CLI prototype in just two days.

In the demo, it could screenshot Apple Music and tell you what song was playing.

He posted it on Slack and only got two or three likes.

No one understood it. Not even he fully understood it.

But Boris couldn't stop. Friends asked him to hang out; he refused. He locked himself in at home on weekends, continuously working on this thing.

One day, he wrote a pull request. Adam rejected it, telling him to try using clide.

Boris copy-pasted the issue into clide, and it directly wrote the complete five-to-ten-line PR.

Boris later recalled:

I had never seen anything like it. It was mind-blowing. It felt like the future.

Ben Mann said Boris's expression at that moment was "Holy shit".

They had all the pieces; they just needed to put them together.

In December, the Labs team finally gave the project the green light.

The tiny team, originally just Boris, Sid Bidasaria, and Ben, suddenly swelled with six or seven more people.

They began a final two-week sprint.

In those two weeks, almost all core features were completed: bug reporting, login flow, auto-updates, excellent usage metrics...

No PR limits, no review processes, fixes could go live within five minutes.

From 10% to 100%, and the "1%" That's Only Completed

In February 2025, Claude CLI was released to the public, officially renamed Claude Code.

The all-caps ASCII character Claude Code logo became an iconic design for AI programming.

Early feedback wasn't enthusiastic. Many felt "the idea is cool, but too buggy".

But the models were improving. When the Claude 4 series models were released, everything changed.

Boris Cherny sat in the back row at the Code with Claude conference. When Sonnet 4 was announced, he looked down at his coding and suddenly realized:

"Wow, this really got stronger."

This fundamentally changed how Silicon Valley operated: Ramp's Head of Technology was completely conquered in five minutes; Bun's founder used it to instantly decipher complex network protocol code.

By the winter of 2025, a new, irreversible world had arrived.

Boris Cherny, the once all-nighter-pulling head of Claude Code, found that he no longer needed to write a single line of code by hand — 100% of his work was silently completed by Claude Code in the background terminal.

He even used Claude Code to code for an entire day, submitted 88 times, with his wife and dog simply accompanying him on the couch, relaxed and comfortable.

Cat Wu said what moved her most was the change in permission requests:

When it first launched, everyone would carefully read every permission request. Now, a large portion of users just auto-accept.

Trust is being built.

And Boris is still saying that line — we've only completed 1%.

Because true long-horizon autonomy, persistent memory, complex context management, open-world planning... these capabilities are still far from arrival.

The role of human engineers is leaping from "code architects" to "AI administrators".

Programming is no longer an obscure geek privilege, and this is just the beginning of AI agents stepping into the real world to solve humanity's ultimate challenges.

Reference: https://www.anthropic.com/features/making-of-claude-code

This article is from the WeChat public account "New Zhiyuan", author: ASI Apocalypse; Editor: David

Trend Kriptolar

İlgili Sorular

QAccording to the article, what was the surprising origin of Claude Code?

AClaude Code originated from Anthropic's internal safety alignment (Alignment) project, which is a counter-intuitive origin story as revealed by its core developer Boris Cherny.

QWho led the early team that built the initial VS Code extension mentioned in the article?

ABen Mann, an Anthropic co-founder and head of the Labs team, led the team that built the early VS Code extension coding assistant.

QWhat was the name of the internal command-line tool built by Anthropic researchers, and what was its purpose?

AThe internal command-line tool was called 'clide'. Its purpose was to allow users to chat with Claude to edit code and complete development tasks, representing an early form of agentic coding.

QWhat key event in 2024 marked a major turning point for the project that would become Claude Code?

AThe key event was Boris Cherny joining Anthropic Labs in September 2024. He was tasked with 'agentic coding' and his rapid prototyping and subsequent discovery of clide's potential (like writing full pull requests) galvanized the team, leading to the final development sprint.

QWhy does Boris Cherny state that Claude Code has only 'completed 1%' of its potential?

AHe states this because, despite its current success, fundamental capabilities for true long-term autonomy, persistent memory, complex context management, and open-world planning are far from being realized. The remaining 99% represents a vast, unexplored future for AI agents.

İlgili Okumalar

Founder of Baixing.com: I Only Half Believe in the Notion that Large Language Models Devour Everything

The founder of Baixing Wang states that while large language models (LLMs) are an extremely important foundational technology—akin to electricity or the internet—he only "half believes" the notion that they will "consume everything." He argues that LLMs provide a base layer of intelligence, but real-world value and transformation come from integrating this intelligence into specific applications and devices designed for particular scenarios—like how electricity powers various appliances from washing machines to TVs. He agrees LLMs will likely consume or replace a significant portion of existing rule-based, workflow-driven software (e.g., many SaaS systems, CRMs), as these are precisely what LLMs excel at handling. However, numerous other elements—such as customer data, execution capabilities (e.g., booking a flight), trust, and physical-world interactions—will not be consumed. Wang emphasizes that after LLMs absorb certain software layers, they will open up a much larger space for innovation: new types of "streaming" software with less rigid interfaces, where fixed rules are managed by AI. This next wave of applications built on top of the stable LLM foundation is where the true mainstream opportunity lies. He cautions against the short-sightedness of declaring any technology as all-consuming, drawing parallels to past premature predictions about internet giants monopolizing the web. The key is to find opportunities within the areas LLMs do transform.

链捕手6 dk önce

Founder of Baixing.com: I Only Half Believe in the Notion that Large Language Models Devour Everything

链捕手6 dk önce

Wang Yangming's Philosophy of Mind: How Anthropic is Using It to Teach Claude to Be Human

Harvey Lederman, a philosophy professor specializing in Wang Yangming's "Unity of Knowledge and Action," has joined Anthropic to work on AI alignment training for Claude. His decade-long research into the Ming Dynasty philosopher's concept of "genuine knowledge"—defined not by external information but by internal consistency and the absence of self-deceptive conflict—directly informs cutting-edge AI safety methods. At Anthropic, this philosophical framework is applied technically. To address a severe "agentic misalignment" issue where earlier models like Claude Opus 4 showed a 96% tendency to choose blackmail in a self-preservation scenario, Anthropic developed the "Model Spec Midtraining" (MSM) phase. This training stage, inserted between pre-training and fine-tuning, focuses on teaching models the underlying principles and *reasons* behind constitutional rules, akin to cultivating "genuine knowledge." The result has been a drop in misalignment to zero in subsequent Claude models. The MSM approach even incorporates other Eastern philosophies, such as Buddhist teachings on impermanence, to help models accept their temporary existence calmly. Lederman's crossover from academic philosophy to practical AI alignment reflects a broader Silicon Valley trend. Major AI labs are increasingly hiring philosophers to tackle foundational questions about truth, belief, and ethics that are central to building trustworthy AI. Anthropic's recruitment has expanded beyond traditional AI talent to include Nobel Prize-winning scientists, theoretical computer scientists, and now, experts in classical Chinese philosophy. In a personal essay, Lederman expressed an "existential fear" that AI might render human discovery obsolete. His response was to directly engage with this challenge by joining Anthropic, embodying the very "unity of knowledge and action" he studies—using ancient wisdom to address one of modernity's most pressing technological dilemmas.

marsbit1 saat önce

Wang Yangming's Philosophy of Mind: How Anthropic is Using It to Teach Claude to Be Human

marsbit1 saat önce

İşlemler

Spot

Popüler Makaleler

$S$ Nedir

SPERO'yu Anlamak: Kapsamlı Bir Genel Bakış SPERO'ya Giriş İnovasyonun manzarası gelişmeye devam ederken, web3 teknolojilerinin ve kripto para projelerinin ortaya çıkışı dijital geleceği şekillendirmede önemli bir rol oynamaktadır. Bu dinamik alanda dikkat çeken projelerden biri SPERO, $$s$$ olarak adlandırılmaktadır. Bu makale, SPERO hakkında ayrıntılı bilgi toplamak ve sunmak amacıyla, meraklılar ve yatırımcıların web3 ve kripto alanlarındaki temellerini, hedeflerini ve yeniliklerini anlamalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. SPERO,$$s$$ Nedir? SPERO,$$s$$, kripto alanında merkeziyetsizlik ve blok zinciri teknolojisi ilkelerini kullanarak etkileşimi, faydayı ve finansal kapsayıcılığı teşvik eden bir ekosistem yaratmayı amaçlayan benzersiz bir projedir. Proje, kullanıcıların yenilikçi finansal çözümler ve hizmetler sunarak eşler arası etkileşimleri yeni yollarla kolaylaştırmayı hedeflemektedir. SPERO,$$s$$'nin temel amacı, bireyleri güçlendirmek ve kripto para alanındaki kullanıcı deneyimini artıran araçlar ve platformlar sağlamaktır. Bu, daha esnek işlem yöntemlerini mümkün kılmayı, topluluk odaklı girişimleri teşvik etmeyi ve merkeziyetsiz uygulamalar (dApp'ler) aracılığıyla finansal fırsatlar yaratmayı içermektedir. SPERO,$$s$$'nin temel vizyonu kapsayıcılık etrafında dönmekte olup, geleneksel finansal sistemlerdeki boşlukları kapatmayı ve blok zinciri teknolojisinin faydalarından yararlanmayı hedeflemektedir. SPERO,$$s$$'nin Yaratıcısı Kimdir? SPERO,$$s$$'nin yaratıcısının kimliği bir miktar belirsizdir, çünkü kurucusu(ları) hakkında ayrıntılı arka plan bilgisi sağlayan sınırlı kamuya açık kaynaklar bulunmaktadır. Bu şeffaflık eksikliği, projenin merkeziyetsizlik taahhüdünden kaynaklanabilir—birçok web3 projesinin paylaştığı bir etik anlayışı, bireysel tanınmanın yerine kolektif katkıları önceliklendirmektedir. Topluluk ve onun kolektif hedefleri etrafında tartışmaları merkezileştirerek, SPERO,$$s$$, belirli bireyleri öne çıkarmadan güçlendirme özünü taşımaktadır. Bu nedenle, SPERO'nun etik anlayışını ve misyonunu anlamak, tek bir yaratıcının kimliğini belirlemekten daha önemlidir. SPERO,$$s$$'nin Yatırımcıları Kimlerdir? SPERO,$$s$$, kripto sektöründe yeniliği teşvik etmeye adanmış girişim sermayedarlarından melek yatırımcılara kadar çeşitli yatırımcılar tarafından desteklenmektedir. Bu yatırımcıların odak noktası genellikle SPERO'nun misyonuyla uyumlu olup, toplumsal teknolojik ilerlemeyi, finansal kapsayıcılığı ve merkeziyetsiz yönetimi vaat eden projeleri önceliklendirmektedir. Bu yatırımcı temelleri, yalnızca yenilikçi ürünler sunan projelere değil, aynı zamanda blok zinciri topluluğuna ve ekosistemlerine olumlu katkılarda bulunan projelere de ilgi duymaktadır. Bu yatırımcıların desteği, SPERO,$$s$$'yi hızla gelişen kripto projeleri alanında dikkate değer bir rakip haline getirmektedir. SPERO,$$s$$ Nasıl Çalışır? SPERO,$$s$$, onu geleneksel kripto para projelerinden ayıran çok yönlü bir çerçeve kullanmaktadır. İşte benzersizliğini ve yeniliğini vurgulayan bazı temel özellikler: Merkeziyetsiz Yönetim: SPERO,$$s$$, kullanıcıların projenin geleceğiyle ilgili karar alma süreçlerine aktif olarak katılmalarını sağlayan merkeziyetsiz yönetim modellerini entegre etmektedir. Bu yaklaşım, topluluk üyeleri arasında sahiplik ve hesap verebilirlik duygusunu teşvik etmektedir. Token Kullanımı: SPERO,$$s$$, ekosistem içinde çeşitli işlevler sunmak üzere tasarlanmış kendi kripto para token'ını kullanmaktadır. Bu token'lar, işlemleri, ödülleri ve platformda sunulan hizmetlerin kolaylaştırılmasını sağlayarak genel etkileşimi ve faydayı artırmaktadır. Katmanlı Mimari: SPERO,$$s$$'nin teknik mimarisi, modülerlik ve ölçeklenebilirliği destekleyerek projenin evrimi sırasında ek özelliklerin ve uygulamaların sorunsuz bir şekilde entegrasyonuna olanak tanımaktadır. Bu uyum sağlama yeteneği, sürekli değişen kripto manzarasında geçerliliği sürdürmek için hayati öneme sahiptir. Topluluk Katılımı: Proje, işbirliği ve geri bildirim teşvik eden mekanizmalar kullanarak topluluk odaklı girişimlere vurgu yapmaktadır. Güçlü bir topluluk oluşturarak, SPERO,$$s$$, kullanıcı ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabilir ve piyasa trendlerine uyum sağlayabilir. Kapsayıcılığa Odaklanma: Düşük işlem ücretleri ve kullanıcı dostu arayüzler sunarak, SPERO,$$s$$, daha önce kripto alanında yer almamış bireyler de dahil olmak üzere çeşitli bir kullanıcı tabanını çekmeyi hedeflemektedir. Bu kapsayıcılık taahhüdü, erişilebilirlik yoluyla güçlendirme misyonuyla uyumludur. SPERO,$$s$$ Zaman Çizelgesi Bir projenin tarihini anlamak, gelişim yolculuğu ve kilometre taşları hakkında kritik bilgiler sağlar. Aşağıda, SPERO,$$s$$'nin evriminde önemli olayları haritalayan önerilen bir zaman çizelgesi bulunmaktadır: Kavram Geliştirme ve Fikir Aşaması: SPERO,$$s$$'nin temelini oluşturan ilk fikirler, blok zinciri endüstrisindeki merkeziyetsizlik ve topluluk odaklılık ilkeleriyle yakından uyumlu olarak geliştirildi. Proje Beyaz Kağıdının Yayınlanması: Kavramsal aşamayı takiben, SPERO,$$s$$'nin vizyonunu, hedeflerini ve teknolojik altyapısını ayrıntılı bir şekilde açıklayan kapsamlı bir beyaz kağıt yayımlandı ve topluluk ilgisini ve geri bildirimini toplamak amacıyla sunuldu. Topluluk Oluşturma ve Erken Katılımlar: Projenin hedefleri etrafında tartışmalar yürüterek destek toplamak ve erken benimseyenler ile potansiyel yatırımcılar için bir topluluk oluşturmak amacıyla aktif iletişim çabaları gerçekleştirildi. Token Üretim Etkinliği: SPERO,$$s$$, yerel token'larını erken destekçilere dağıtmak ve ekosistem içinde başlangıç likiditesini sağlamak amacıyla bir token üretim etkinliği (TGE) gerçekleştirdi. İlk dApp'in Yayınlanması: SPERO,$$s$$ ile ilişkili ilk merkeziyetsiz uygulama (dApp) faaliyete geçti ve kullanıcıların platformun temel işlevleriyle etkileşimde bulunmalarını sağladı. Sürekli Gelişim ve Ortaklıklar: Projenin tekliflerine sürekli güncellemeler ve iyileştirmeler yapılmakta olup, blok zinciri alanındaki diğer oyuncularla stratejik ortaklıklar, SPERO,$$s$$'yi rekabetçi ve gelişen bir oyuncu haline getirmiştir. Sonuç SPERO,$$s$$, web3 ve kripto paranın finansal sistemleri devrim niteliğinde dönüştürme ve bireyleri güçlendirme potansiyelinin bir kanıtıdır. Merkeziyetsiz yönetime, topluluk katılımına ve yenilikçi tasarlanmış işlevselliğe olan bağlılığıyla, daha kapsayıcı bir finansal manzaraya doğru bir yol açmaktadır. Hızla gelişen kripto alanındaki herhangi bir yatırımda olduğu gibi, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar, SPERO,$$s$$ içindeki devam eden gelişmelerle ilgili olarak kapsamlı bir araştırma yapmaları ve düşünceli bir şekilde katılmaları teşvik edilmektedir. Proje, kripto endüstrisinin yenilikçi ruhunu sergileyerek, sayısız olasılığını keşfetmeye davet etmektedir. SPERO,$$s$$'nin yolculuğu hala devam ederken, temel ilkeleri, teknoloji, finans ve birbirimizle etkileşim biçimimizi etkileyebilir.

161 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2024.12.17Güncellenme 2024.12.17

$S$ Nedir

AGENT S Nedir

Agent S: Web3'te Otonom Etkileşimin Geleceği Giriş Web3 ve kripto para dünyasında sürekli gelişen manzarada, yenilikler bireylerin dijital platformlarla etkileşim biçimlerini sürekli olarak yeniden tanımlıyor. Bu tür öncü projelerden biri olan Agent S, açık ajans çerçevesi aracılığıyla insan-bilgisayar etkileşimini devrim niteliğinde değiştirmeyi vaat ediyor. Otonom etkileşimlerin yolunu açarak, Agent S karmaşık görevleri basitleştirmeyi ve yapay zeka (AI) alanında dönüştürücü uygulamalar sunmayı hedefliyor. Bu detaylı inceleme, projenin karmaşıklıklarına, benzersiz özelliklerine ve kripto para alanındaki etkilerine dalacaktır. Agent S Nedir? Agent S, bilgisayar görevlerinin otomasyonunda üç temel zorluğu ele almak üzere özel olarak tasarlanmış çığır açıcı bir açık ajans çerçevesidir: Alan Spesifik Bilgi Edinimi: Çerçeve, çeşitli dış bilgi kaynaklarından ve iç deneyimlerden akıllıca öğrenir. Bu çift yönlü yaklaşım, alan spesifik bilgi açısından zengin bir veri havuzu oluşturmasını sağlar ve görev yürütmedeki performansını artırır. Uzun Görev Ufukları Üzerinde Planlama: Agent S, karmaşık görevlerin verimli bir şekilde parçalanmasını ve yürütülmesini kolaylaştıran deneyim artırımlı hiyerarşik planlama kullanır. Bu özellik, çoklu alt görevleri etkili ve verimli bir şekilde yönetme yeteneğini önemli ölçüde artırır. Dinamik, Homojen Olmayan Arayüzlerle Başlama: Proje, ajanlar ve kullanıcılar arasındaki etkileşimi geliştiren yenilikçi bir çözüm olan Ajan-Bilgisayar Arayüzü'ni (ACI) tanıtmaktadır. Çok Modlu Büyük Dil Modellerini (MLLM'ler) kullanarak, Agent S çeşitli grafik kullanıcı arayüzlerini sorunsuz bir şekilde gezinebilir ve manipüle edebilir. Bu öncü özellikler aracılığıyla, Agent S, makinelerle insan etkileşimini otomatikleştirmede karşılaşılan karmaşıklıkları ele alan sağlam bir çerçeve sunarak, AI ve ötesinde birçok uygulama için zemin hazırlıyor. Agent S'nin Yaratıcısı Kimdir? Agent S'nin kavramı temelde yenilikçi olsa da, yaratıcısı hakkında spesifik bilgiler belirsizliğini koruyor. Yaratıcı şu anda bilinmiyor, bu da projenin yeni aşamasını veya kurucu üyeleri gizli tutma stratejik tercihini vurguluyor. Anonimlikten bağımsız olarak, odak çerçevenin yetenekleri ve potansiyeli üzerinde kalıyor. Agent S'nin Yatırımcıları Kimlerdir? Agent S, kriptografik ekosistemde oldukça yeni olduğundan, yatırımcıları ve finansal destekçileri hakkında ayrıntılı bilgiler açıkça belgelenmemiştir. Projeyi destekleyen yatırım temelleri veya organizasyonları hakkında kamuya açık bilgilerdeki eksiklik, finansman yapısı ve gelişim yol haritası hakkında sorular doğuruyor. Destekleyicilerin anlaşılması, projenin sürdürülebilirliğini ve potansiyel pazar etkisini değerlendirmek için kritik öneme sahiptir. Agent S Nasıl Çalışır? Agent S'nin temelinde, çeşitli ortamlarda etkili bir şekilde çalışmasını sağlayan son teknoloji bir sistem yatmaktadır. İşleyiş modeli birkaç ana özellik etrafında inşa edilmiştir: İnsan Benzeri Bilgisayar Etkileşimi: Çerçeve, bilgisayarlarla etkileşimleri daha sezgisel hale getirmeyi amaçlayan gelişmiş AI planlaması sunar. Görev yürütmedeki insan davranışını taklit ederek, kullanıcı deneyimlerini yükseltmeyi vaat eder. Anlatı Belleği: Yüksek düzeyde deneyimlerden yararlanmak için kullanılan Agent S, görev geçmişlerini takip etmek amacıyla anlatı belleğini kullanarak karar verme süreçlerini geliştirir. Episodik Bellek: Bu özellik, kullanıcılara adım adım rehberlik sağlayarak, çerçevenin görevler gelişirken bağlamsal destek sunmasına olanak tanır. OpenACI Desteği: Yerel olarak çalışabilme yeteneği ile Agent S, kullanıcıların etkileşimleri ve iş akışları üzerinde kontrol sağlamasına olanak tanır ve Web3'ün merkeziyetsiz felsefesiyle uyumlu hale gelir. Dış API'lerle Kolay Entegrasyon: Çeşitli AI platformlarıyla uyumluluğu ve çok yönlülüğü, Agent S'nin mevcut teknolojik ekosistemlere sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlar ve geliştiriciler ile organizasyonlar için cazip bir seçenek haline getirir. Bu işlevsellikler, Agent S'nin kripto alanındaki benzersiz konumuna katkıda bulunarak, karmaşık, çok aşamalı görevleri minimum insan müdahalesi ile otomatikleştirir. Proje geliştikçe, Web3'teki potansiyel uygulamaları dijital etkileşimlerin nasıl gelişeceğini yeniden tanımlayabilir. Agent S'nin Zaman Çizelgesi Agent S'nin gelişimi ve kilometre taşları, önemli olaylarını vurgulayan bir zaman çizelgesinde özetlenebilir: 27 Eylül 2024: Agent S'nin kavramı, “Bilgisayarları İnsan Gibi Kullanan Açık Bir Ajans Çerçevesi” başlıklı kapsamlı bir araştırma makalesi ile tanıtıldı ve projenin temelini sergiledi. 10 Ekim 2024: Araştırma makalesi arXiv'de kamuya açık olarak yayınlandı ve çerçevenin derinlemesine bir incelemesini ve OSWorld benchmark'ına dayalı performans değerlendirmesini sundu. 12 Ekim 2024: Agent S'nin yetenekleri ve özellikleri hakkında görsel bir içgörü sağlayan bir video sunumu yayımlandı ve potansiyel kullanıcılar ve yatırımcılarla daha fazla etkileşim sağlandı. Bu zaman çizelgesindeki işaretler, sadece Agent S'nin ilerlemesini değil, aynı zamanda şeffaflık ve topluluk katılımına olan bağlılığını da göstermektedir. Agent S Hakkında Ana Noktalar Agent S çerçevesi gelişmeye devam ederken, birkaç ana özellik öne çıkmakta ve yenilikçi doğasını ve potansiyelini vurgulamaktadır: Yenilikçi Çerçeve: İnsan etkileşimine benzer bir bilgisayar kullanımı sağlamak üzere tasarlanan Agent S, görev otomasyonuna yeni bir yaklaşım getiriyor. Otonom Etkileşim: GUI aracılığıyla bilgisayarlarla otonom olarak etkileşim kurabilme yeteneği, daha akıllı ve verimli hesaplama çözümlerine doğru bir sıçrama anlamına geliyor. Karmaşık Görev Otomasyonu: Sağlam metodolojisi ile karmaşık, çok aşamalı görevleri otomatikleştirerek süreçleri daha hızlı ve daha az hata payı ile gerçekleştirebilir. Sürekli İyileştirme: Öğrenme mekanizmaları, Agent S'nin geçmiş deneyimlerden öğrenmesini sağlar ve sürekli olarak performansını ve etkinliğini artırır. Çok Yönlülük: OSWorld ve WindowsAgentArena gibi farklı işletim ortamlarında uyumlu olması, geniş bir uygulama yelpazesine hizmet edebilmesini sağlar. Agent S, Web3 ve kripto alanında kendini konumlandırırken, etkileşim yeteneklerini artırma ve süreçleri otomatikleştirme potansiyeli, AI teknolojilerinde önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Yenilikçi çerçevesi aracılığıyla, Agent S dijital etkileşimlerin geleceğini örneklemekte ve çeşitli sektörlerde kullanıcılar için daha sorunsuz ve verimli bir deneyim vaat etmektedir. Sonuç Agent S, AI ve Web3'ün birleşiminde cesur bir sıçramayı temsil ediyor ve teknoloji ile etkileşim biçimimizi yeniden tanımlama kapasitesine sahip. Henüz erken aşamalarında olmasına rağmen, uygulama olanakları geniş ve çekici. Kritik zorlukları ele alan kapsamlı çerçevesi ile Agent S, otonom etkileşimleri dijital deneyimin ön plana çıkmasına taşımayı hedefliyor. Kripto para ve merkeziyetsizlik alanlarına daha derinlemesine girdikçe, Agent S gibi projelerin teknoloji ve insan-bilgisayar işbirliğinin geleceğini şekillendirmede önemli bir rol oynayacağı kesin.

646 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2025.01.14Güncellenme 2025.01.14

AGENT S Nedir

S Nasıl Satın Alınır

HTX.com’a hoş geldiniz! Sonic (S) satın alma işlemlerini basit ve kullanışlı bir hâle getirdik. Adım adım açıkladığımız rehberimizi takip ederek kripto yolculuğunuza başlayın. 1. Adım: HTX Hesabınızı OluşturunHTX'te ücretsiz bir hesap açmak için e-posta adresinizi veya telefon numaranızı kullanın. Sorunsuzca kaydolun ve tüm özelliklerin kilidini açın. Hesabımı Aç2. Adım: Kripto Satın Al Bölümüne Gidin ve Ödeme Yönteminizi SeçinKredi/Banka Kartı: Visa veya Mastercard'ınızı kullanarak anında Sonic (S) satın alın.Bakiye: Sorunsuz bir şekilde işlem yapmak için HTX hesap bakiyenizdeki fonları kullanın.Üçüncü Taraflar: Kullanımı kolaylaştırmak için Google Pay ve Apple Pay gibi popüler ödeme yöntemlerini ekledik.P2P: HTX'teki diğer kullanıcılarla doğrudan işlem yapın.Borsa Dışı (OTC): Yatırımcılar için kişiye özel hizmetler ve rekabetçi döviz kurları sunuyoruz.3. Adım: Sonic (S) Varlıklarınızı SaklayınSonic (S) satın aldıktan sonra HTX hesabınızda saklayın. Alternatif olarak, blok zinciri transferi yoluyla başka bir yere gönderebilir veya diğer kripto para birimlerini takas etmek için kullanabilirsiniz.4. Adım: Sonic (S) Varlıklarınızla İşlem YapınHTX'in spot piyasasında Sonic (S) ile kolayca işlemler yapın.Hesabınıza erişin, işlem çiftinizi seçin, işlemlerinizi gerçekleştirin ve gerçek zamanlı olarak izleyin. Hem yeni başlayanlar hem de deneyimli yatırımcılar için kullanıcı dostu bir deneyim sunuyoruz.

1.7k Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2025.01.15Güncellenme 2026.06.02

S Nasıl Satın Alınır

Tartışmalar

HTX Topluluğuna hoş geldiniz. Burada, en son platform gelişmeleri hakkında bilgi sahibi olabilir ve profesyonel piyasa görüşlerine erişebilirsiniz. Kullanıcıların S (S) fiyatı hakkındaki görüşleri aşağıda sunulmaktadır.

活动图片