Google의 Gemini 4 Argon에서 실행되는 4명의 AI 에이전트는 인간의 개입 없이 Minecraft를 이겼고, 27시간 14분 동안 지속된 완전 자율 실행으로 엔더 드래곤을 죽였습니다. Faldor 등의 논문에 따르면 Google DeepMind 팀은 역할, 전략 또는 게임별 도구를 할당하지 않고 무작위로 생성된 세계에 에이전트를 떨어뜨렸습니다. The Decoder의 적용을 받았으며 에이전트는 스스로 조직하고 협력하여 승리했습니다.

Minecraft는 오랫동안 AI의 완고한 벤치마크였습니다. 체스나 바둑과 달리 장기 계획, 개방형 탐색, 도구 제작 및 조정이 필요합니다. 이 모든 것은 게임에 등장할 때마다 변화합니다. 게임의 최종 보스를 물리치려면 역사적으로 인간의 지도나 철저한 스크립트 훈련 설정이 필요했습니다. 대조적으로 이번 실행은 4명의 에이전트로 시작되었으며 다른 에이전트는 없었습니다.

숫자의 실행

세션의 통계는 혼란스러웠지만 궁극적으로 성공적인 탐험의 기록처럼 읽혔습니다.

  • 27시간 14분 연속 자율 플레이
  • 에이전트가 직접 작성한 2,783개의 JavaScript 프로그램
  • 4명의 상담원이 주고받은 229개의 채팅 메시지
  • 도중에 605명 사망

마지막 수치는 강조할 가치가 있습니다. 에이전트는 게임을 완료하기 전에 600번 이상 사망했으며 Tom's Hardware의 기사에 따르면 게임의 Easy 난이도 설정에서 해당 작업을 수행했습니다. 동일한 보고서에서는 실행을 위한 토큰 지출을 대략 520달러로 추정했으며, The Decoder는 2027년에 발효되는 Gemini 4 Argon의 표준 가격으로 계산하여 총액을 1,620달러로 추정했습니다. 어느 쪽이든, 범용 AI 에이전트가 엔드투엔드 Minecraft를 완성하는 데 드는 비용은 이제 수백 달러로 측정됩니다. 이는 지난 몇 년간 특수 목적으로 제작된 게임 AI에 투자한 수백만 달러가 아닙니다.

새로운 팀워크, 스크립트 없음

결과를 주목할 만한 점은 에이전트가 승리했다는 사실뿐만 아니라 어떻게 승리했는가입니다. 역할이 할당되지 않은 상태에서 4명의 상담원은 작업을 서로 나누었다고 The Decoder는 보고합니다. 그들은 위협에 대해 서로 경고하고, 죽은 팀원에게서 아이템을 복구하고, 그룹이 오류 반복을 방지할 수 있도록 공유 메모리에 실수를 기록했습니다.

즉, 게임 개발자가 일반적으로 NPC 팀에 하드 코딩하는 조정 동작은 동일한 모델, 공유 세계 및 통신 채널의 네 가지 인스턴스에서 자체적으로 나타났습니다. 2,783개의 자체 작성 JavaScript 프로그램은 계속해서 증가하는 기술 라이브러리로 작동합니다. 에이전트가 철을 제련하거나 미니보스를 물리치는 방법을 파악하면 해당 지식은 모델의 컨텍스트 창에만 존재하는 것이 아니라 재사용 가능한 코드로 유지됩니다.

공유 메모리 세부 사항은 에이전트 연구를 따르는 모든 사람에게 중요합니다. 실패할 때마다 처음부터 다시 시작하는 대신 교훈을 축적하고 전송할 수 있는 에이전트 팀은 세션이 끝나는 순간 힘들게 얻은 진행 상황을 잃는 경향이 있는 오늘날 AI 에이전트의 주요 약점 중 하나를 해결합니다.

특수 챔피언부터 일반 에이전트까지

그 결과는 현장 전반에 걸쳐 가속화되고 있는 패턴의 최신 사례입니다. 10년 전, 세계 최고 수준의 비디오 게임 AI를 이기기 위해서는 DeepMind의 AlphaGo for Go, OpenAI Five for Dota 2, AlphaStar for StarCraft II 등 한 게임을 위해 처음부터 훈련된 맞춤형 시스템이 필요했습니다. 각각은 정확히 한 가지 일을 할 수 있는 기념비적인 엔지니어링 노력이었습니다.

범용 에이전트는 이제 한때 수년간의 전문 교육이 필요했던 게임 과제를 해결하고 있으며 이메일에 응답하거나 코드를 작성할 수 있는 동일한 모델을 사용하여 이를 수행하고 있습니다. The Decoder는 Minecraft가 특수 목적 시스템이 필요했던 비디오 게임을 능가하는 에이전트 AI 모델의 최신 사례일 뿐이라고 지적합니다. 그러한 각각의 결과는 "인상적인 데모"와 "어수선한 환경에서 장기적인 목표를 추구할 수 있는 일반적으로 유능한 보조자" 사이의 거리를 단축시킵니다.

이것이 바로 Minecraft가 그토록 끈질긴 연구 테스트베드였던 이유입니다. 크리퍼가 살아남는 것은 부수적인 일이지만 오픈 월드에서 수십 시간에 걸쳐 목표 지향적 행동을 유지하는 것은 AI 연구소가 구축하려고 하는 자율성을 위한 적절한 프록시입니다.

주의사항 및 상황

명심해야 할 주의 사항이 있습니다. Tom's Hardware에 따르면 이 실행은 쉬운 난이도를 사용했으며 Minecraft는 개방형으로 유명하지만 잘 정의된 규칙, 결정론적 물리학 및 넉넉한 부활 메커니즘을 갖춘 게임으로 남아 있습니다. 605명의 사망자는 대부분의 실제 상황에서 치명적일 것입니다. 여기서는 시간과 토큰이 필요합니다.

컴퓨팅 및 비용 수치도 주의 깊게 읽어 볼 가치가 있습니다. 게시된 두 추정치는 사용된 가격 책정 모델에 따라 3배 정도 다릅니다. 즉, 추론 가격이 안정화될 때까지 "에이전트 실행 비용은 얼마입니까"에 대한 단일 답변은 없다는 점을 상기시켜 줍니다.

그럼에도 불구하고 이 중 어느 것도 핵심 결과를 감소시키지 않습니다. 네 명의 범용 에이전트는 세상과 서로에게만 주어지며 효과적인 팀으로 자체 조직되어 하루도 안 되어 게임에서 가장 오래 지속된 AI 과제 중 하나를 완료했습니다.

에이전트 AI에 대한 신호

DeepMind의 경우 이번 시연은 Gemini 4 Argon의 에이전트 기능(Google이 이러한 종류의 장기적인 도구 사용 작업을 위해 포지셔닝하는 모델 제품군)을 보여주는 쇼케이스이기도 합니다. 기업이 AI 에이전트를 질문에 대답하는 것에서 며칠이 소요되는 워크플로 실행으로 전환함에 따라 이와 같은 벤치마크는 목표가 길고 환경이 적대적이며 실패가 한 번의 큰 죽음이 아닌 수백 번의 작은 죽음으로 측정될 때 현재 모델이 유지할 수 있는 것을 엿볼 수 있습니다.

엔더 드래곤은 무거운 인간 비계를 이용해 기계에 떨어진 적이 있습니다. 이번에는 4명의 요원이 무작위 세계에 혼자 들어와 챔피언이 되어 나섰습니다.

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