Empat agen AI yang menjalankan Google Gemini 4 Argon telah menyelesaikan Minecraft dari kemunculan acak hingga mengalahkan Ender Dragon tanpa satu pun instruksi manusia, yang oleh para peneliti digambarkan sebagai penyelesaian permainan otonom end-to-end pertama yang dilakukan oleh agen AI.
Hasilnya diperoleh dari tim Google DeepMind — Maxence Faldor, Satinder Singh, dan Roberta Raileanu — dalam sebuah makalah yang diposting ke arXiv pada tanggal 15 Oktober dengan judul "Tim agen Gemini 4 Argon mengalahkan Minecraft." Proses ini menarik perhatian lebih luas setelah The Decoder meliputnya pada tanggal 18 Oktober, dan hal ini terjadi pada saat model frontier dengan cepat menjajah tugas-tugas yang baru-baru ini memerlukan sistem AI khusus game yang dibuat khusus untuk game. Bagi pembaca yang menelusuri perkembangan AI terkini, ini adalah salah satu demonstrasi paling jelas mengenai model terdepan yang mampu mempertahankan kerja terkoordinasi dan terarah pada tujuan selama berjam-jam.
Kotak Pasir, Satu Tujuan, dan Tanpa Skrip Manusia
Pengaturan eksperimental sengaja dibuat cadangan. Para peneliti menempatkan empat agen Gemini 4 Argon di dunia kelangsungan hidup Minecraft yang dikotak pasir pada tingkat kesulitan Mudah, dimulai dari dunia yang dibuat secara acak, dan memberi tim satu tujuan: mengalahkan Naga Ender.
Tidak ada yang memberikan peran. Tidak ada yang menulis logika permainan, strategi, atau alat khusus permainan. Tidak ada benih yang telah dipramuka yang digunakan — jalan pintas umum dalam penelitian AI Minecraft yang secara efektif memberikan peta yang diketahui kepada agen. Setiap agen mengendalikan pemain melalui Mineflayer, perpustakaan JavaScript sumber terbuka untuk klien Minecraft yang dapat diprogram, dan keempatnya berkoordinasi melalui obrolan dalam game dan penyimpanan memori bersama.
“Dimulai dari dunia yang dibuat secara acak pada tingkat kesulitan Mudah, tim menulis 2.783 program dan mengalahkan naga tersebut dalam waktu 27 jam 14 menit, mati sebanyak 605 kali dalam prosesnya,” tulis surat kabar tersebut. “Sepengetahuan kami, ini adalah penyelesaian Minecraft secara end-to-end pertama yang dilakukan oleh agen AI, yang dicapai hanya dengan menggunakan perpustakaan Mineflayer standar tanpa benih yang telah dipramuka atau alat khusus game lainnya yang ditulis oleh manusia.”
Bagaimana Agen Mengorganisir Dirinya Sendiri
Apa yang membuat pencalonan ini penting bukanlah kemenangannya, melainkan pembagian kerja yang muncul dengan sendirinya. Menurut surat kabar dan laporan The Decoder, para agen membagi tugas tanpa disuruh, saling memperingatkan tentang ancaman, memulihkan item dari rekan satu tim yang terjatuh, dan mencatat kesalahan dalam memori bersama sehingga kesalahan yang sama tidak terulang secara membabi buta.
Angka-angka tersebut mencerminkan tekstur permainan otonom selama satu hari lebih: 2.783 program JavaScript yang ditulis dan di-debug oleh agen, 229 pesan obrolan dalam game yang dipertukarkan, dan 605 kematian yang terjadi selama proses tersebut. Para peneliti dapat menyaksikan seluruh proses di dasbor langsung dan diberi wewenang untuk menjeda atau menghentikannya kapan saja — namun, menurut laporan mereka, mereka tidak punya alasan untuk melakukan intervensi.
Tagihan: $1.620
Otonomi pada skala ini tidaklah gratis. Decoder menghitung bahwa seluruh sesi memakan biaya sekitar $1.620 dengan harga standar Gemini 4 Argon yang mulai berlaku pada tahun 2027. Angka tersebut layak untuk dihentikan sementara: tim multi-agen menjelajahi dunia 3D yang tidak bersahabat, menguasai ekonomi kerajinannya, dan mengeksekusi pertarungan bos selama lebih dari satu hari untuk mendapatkan tagihan API yang bernilai empat digit — tidak ada pelatihan ulang, tidak ada penyesuaian, tidak ada penghargaan yang dibentuk oleh manusia.
Hal ini juga mencerminkan betapa cepatnya perubahan perekonomian. Mengalahkan Minecraft, hingga saat ini, merupakan tonggak sejarah yang memerlukan sistem khusus yang dilatih dari awal pada jutaan frame gameplay. Ini dia model perbatasan untuk tujuan umum yang digunakan melalui perpustakaan Minecraft tingkat penghobi.
Mengapa Hal Ini Penting Di Luar Game
“Kemenangan ini mengharuskan para agen untuk menjaga rencana yang koheren di ribuan langkah yang bergantung selama lebih dari satu hari,” tulis para penulis. "Rekayasa perangkat lunak dunia nyata yang kompleks dan tugas-tugas perusahaan menuntut pengkodean jangka panjang dan koordinasi multi-agen yang sama."
Pembingkaian tersebut menjelaskan mengapa pertarungan bos permainan blok disajikan sebagai hasil penelitian dan bukan aksi. Mode kegagalan yang secara historis membatasi agen AI bukanlah kecerdasan yang muncul dalam waktu singkat, melainkan koherensi seiring berjalannya waktu — kehilangan plot dalam ratusan langkah, bertentangan dengan keputusan sebelumnya, atau memulai kembali dalam lingkaran. Peluncuran Minecraft adalah bukti bahwa model perbatasan dapat mempertahankan struktur melintasi cakrawala yang diukur dalam hitungan jam.
Batasannya nyata, dan penulis menandainya. Tingkat kesulitan yang mudah, dunia yang terbatas, dan kondisi kemenangan yang tajam menjadikan Minecraft lingkungan yang lebih ramah daripada tempat kerja terbuka. Makalah itu sendiri memberikan ruang pada batas-batas hasil, dan proses yang berakhir dengan pembunuhan bos tidak banyak menjelaskan tentang tugas-tugas yang berantakan tanpa keadaan akhir yang jelas.
Konteks: Perbatasan yang Bergerak Cepat
Gemini 4 Argon adalah model frontier Google yang paling mumpuni, kini tersedia di seluruh dunia menurut The Decoder, dan hasil Minecraft adalah yang terbaru dari serangkaian pencapaian gaming jangka panjang oleh model frontier tahun ini. Ketika agen mengambil tugas yang lebih lama, evaluasi bergeser dari menjawab pertanyaan satu putaran menjadi tes otonomi sepanjang hari seperti ini.
Minecraft tidak akan menjadi langit-langit. Namun resep yang ditunjukkan di sini – model generalis, alat siap pakai, memori bersama, dan tidak ada perancah manusia – adalah bagian yang menggeneralisasi.
---
Tetap Terdepan dalam AIDapatkan berita, analisis, dan terobosan AI terkini — semuanya di satu tempat.
Baca berita AI selengkapnya →
