Noticias de ME, el 16 de abril (UTC+8), según el monitoreo de Beating, Cloudflare lanzó Project Think, que añade un conjunto completo de infraestructura para construir agentes de IA de larga duración a su SDK de agentes de código abierto: ejecución persistente, subagentes, ejecución de código en sandbox y sesiones persistentes. Los desarrolladores pueden usar estos componentes por separado o construir rápidamente aplicaciones de agentes completas utilizando la clase base Think, desplegándolas en la red global de Cloudflare con un solo comando: npx wrangler deploy. Actualmente está en versión de previsualización. El problema central que Project Think busca resolver es que los agentes de programación actuales (Claude Code, Codex, OpenClaw, etc.) solo pueden ejecutarse en laptops locales o VPS costosos; al cerrar la laptop se interrumpe la ejecución, no permiten colaboración múltiple y siguen generando costos incluso cuando están inactivos. La solución de Cloudflare se basa en Durable Objects, donde cada agente es un actor independiente con una base de datos SQLite integrada: duerme cuando no tiene tareas y se despierta al recibir una solicitud, con un costo computacional cero durante el tiempo inactivo. Según el cálculo de Cloudflare, si 10.000 agentes están activos solo el 1% del tiempo, una solución tradicional con contenedores requeriría 10.000 instancias constantes, mientras que Durable Objects solo ejecutan aproximadamente 100 en cualquier momento dado. Algunos diseños técnicos destacables son: 1. Ejecución persistente (Fibers): Si el entorno se cae durante la ejecución del agente (actualización de despliegue, reinicio de la plataforma, agotamiento de recursos), el SDK registra puntos de control en SQLite y, al reiniciarse, recupera el progreso desde el último punto sin pérdida de datos. 2. Modo código (codemode): En lugar de permitir que el modelo llame a herramientas una por una y lea los resultados secuencialmente, permite que el modelo escriba directamente un programa para completar la tarea en una sola operación. Cloudflare utiliza su propio servidor MCP como ejemplo: exponer todos los puntos finales de la API requiere aproximadamente 1.17 millones de tokens para describir las herramientas; con codemode, solo se necesitan dos herramientas (search y execute) con aproximadamente 1.000 tokens, reduciendo un 99.9%. 3. Cinco niveles de ejecución: Desde el sistema de archivos virtual más ligero (Tier 0) hasta un entorno sandbox completo (Tier 4, que soporta git clone, npm test, etc.), los agentes escalan sus capacidades según sea necesario, sin necesidad de iniciar contenedores pesados desde el principio. 4. Extensiones autoescritas: Los agentes pueden escribir extensiones en TypeScript en tiempo real y registrarlas como nuevas herramientas; estas extensiones se ejecutan dentro del sandbox con permisos controlados. Por ejemplo, si un usuario pide al agente gestionar un PR de GitHub, el agente puede generar inmediatamente una extensión de integración con GitHub y llamarla directamente en futuras ocasiones. Cloudflare clasifica los agentes de IA en tres etapas en su blog: la primera ola son chatbots sin estado; la segunda ola son agentes de programación que se ejecutan localmente; la tercera ola son agentes persistentes que funcionan como infraestructura en la nube. Project Think es la apuesta de Cloudflare por la tercera ola. Para los desarrolladores, la atracción de esta solución radica en cambiar el costo operativo del agente de “pagar por instancia” a “pagar por uso real”; si el agente pasa la mayor parte del tiempo esperando instrucciones del usuario, su costo se acerca a cero. (Fuente: BlockBeats)
Cloudflare lanza Project Think para implementar agentes de IA en sitios web en la nube
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Resumen
Cloudflare lanzó Project Think para habilitar agentes de IA en infraestructura en la nube, similar a sitios web. El proyecto admite ejecución persistente, subagentes y código en entornos aislados. Los desarrolladores pueden implementar agentes globalmente mediante npx wrangler deploy. Los Durable Objects ayudan a reducir los costos de inactividad a cero. Las funciones incluyen recuperación de puntos de control y un sistema de ejecución de cinco niveles. La estrategia de nube Ichimoku podría beneficiarse de tales configuraciones de IA persistentes. El análisis de la relación riesgo-recompensa podría mejorar la eficiencia de los agentes en escenarios de trading.
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