Patru agenți AI care rulează pe Gemini 4 Argon de la Google au învins Minecraft fără nicio intervenție umană, ucigând Dragonul Ender într-o rulare complet autonomă care a durat 27 de ore și 14 minute. Echipa Google DeepMind a aruncat agenții într-o lume generată aleatoriu fără a atribui roluri, strategii sau instrumente specifice jocului, conform unei lucrări a lui Faldor și colab. acoperit de The Decoder — iar agenții s-au organizat, au cooperat și au câștigat.

Minecraft a fost mult timp un punct de referință încăpățânat pentru AI. Spre deosebire de șah sau Go, necesită planificare pe orizont lung, explorare deschisă, creație de instrumente și coordonare - totul într-o lume care se schimbă de fiecare dată când apare în ea. Învingerea șefului final al jocului a necesitat, din punct de vedere istoric, fie îndrumări umane, fie configurații de antrenament puternic scrise. Această cursă, prin contrast, a început cu patru agenți și nimic altceva.

Run in Numbers

Statisticile din sesiune citesc ca jurnalul unei expediții haotice, dar în cele din urmă reușite:

  • 27 ore, 14 minute de joc autonom continuu
  • 2.783 de programe JavaScript scrise de agenți înșiși
  • 229 de mesaje de chat schimbate între cei patru agenți
  • 605 decese pe parcurs

Această ultimă cifră merită subliniată. Agenții au murit de mai mult de șase sute de ori înainte de a finaliza jocul și, conform acoperirii hârtiei de către Tom's Hardware, au făcut-o în setarea de dificultate Ușoară a jocului. Același raport a estimat cheltuielile cu simboluri pentru rulare la aproximativ 520 de dolari, în timp ce The Decoder, calculând la prețul standard al Gemini 4 Argon, care intră în vigoare în 2027, a stabilit totalul la 1.620 de dolari. Oricum, costul finalizării Minecraft end-to-end de către agenții AI de uz general este acum măsurat în sute de dolari – nu milioanele investite în AI-urile de joc special create din anii precedenți.

Lucru în echipă emergent, fără scripturi

Ceea ce face ca rezultatul să fie notabil nu este doar faptul că agenții au câștigat, ci și cum. Fără niciun rol atribuit, cei patru agenți își împart sarcinile între ei, relatează The Decoder. S-au avertizat reciproc despre amenințări, au recuperat obiecte de la colegii de echipă morți și au înregistrat greșeli într-o memorie partajată, ceea ce a permis grupului să evite repetarea erorilor.

Cu alte cuvinte, comportamentul de coordonare pe care dezvoltatorii de jocuri îl codifică de obicei în echipele NPC a apărut singur din patru instanțe ale aceluiași model, o lume comună și un canal de comunicare. Cele 2.783 de programe JavaScript scrise de sine funcționează ca o bibliotecă de abilități în continuă creștere: odată ce un agent își dă seama cum să topească fierul sau să învingă un miniboss, această cunoaștere persistă ca cod reutilizabil, mai degrabă decât să trăiască doar în fereastra de context a modelului.

Detaliul memoriei partajate contează pentru oricine urmărește cercetarea agentului. Echipele de agenți care pot acumula și transmite lecții – în loc să repornească de la zero după fiecare eșec – abordează una dintre punctele slabe centrale ale agenților AI de astăzi, care tind să piardă progresul câștigat cu greu în momentul în care se termină o sesiune.

De la campioni specializați la agenți generali

Rezultatul este cel mai recent exemplu de tipar care a accelerat pe câmp. În urmă cu un deceniu, pentru a învinge IA pentru jocuri video de clasă mondială, au fost necesare sisteme personalizate antrenate de la zero pentru un joc: AlphaGo for Go de la DeepMind, OpenAI Five pentru Dota 2, AlphaStar pentru StarCraft II. Fiecare a fost un efort ingineresc monumental care putea face exact un lucru.

Agenții de uz general rezolvă acum provocările jocului care odinioară necesitau ani de pregătire specializată - și o fac cu același model care poate răspunde la e-mailuri sau scrie cod. Decodorul remarcă faptul că Minecraft este doar cel mai recent exemplu de modele AI agentice care depășesc jocurile video care obișnuiau să necesite sisteme special create. Fiecare astfel de rezultat scurtează distanța dintre „demo impresionantă” și „asistent capabil în general, care poate urmări un obiectiv lung într-un mediu dezordonat”.

Tocmai de aceea, Minecraft a fost un banc de testare atât de persistent: supraviețuirea târâtoarelor este întâmplătoare, dar susținerea unui comportament orientat spre obiective pe zeci de ore într-o lume deschisă este un proxy decent pentru tipul de autonomie pe care laboratoarele AI încearcă să-l construiască.

Avertismente și context

Există avertismente demne de reținut. Execuția a folosit dificultatea ușoară, conform Tom’s Hardware și Minecraft – deși este faimosul deschis – rămâne un joc cu reguli bine definite, fizică deterministă și mecanică generoasă de reapariție. Cele 605 decese ar fi fatale în majoritatea situațiilor din lumea reală; aici costă timp și jetoane.

Cifrele de calcul și costuri merită, de asemenea, citite cu atenție: cele două estimări publicate diferă cu un factor de trei în funcție de modelul de preț utilizat, reamintire că „cât a costat agentul” nu are un singur răspuns până când prețurile de inferență se stabilizează.

Totuși, nimic din toate acestea nu diminuează rezultatul de bază. Patru agenți cu scop general, cărora nu li sa dat decât o lume și unul pe altul, s-au auto-organizat într-o echipă eficientă și au terminat una dintre cele mai longevive provocări AI ale jocurilor în abia mai mult de o zi.

Ce semnalează pentru AI Agentic

Pentru DeepMind, demonstrația se dublează ca o vitrină pentru capacitățile agentice ale Gemini 4 Argon - familia de modele pe care Google o poziționează exact pentru acest tip de lucru pe orizont lung, folosind instrumente. Pe măsură ce întreprinderile mută agenții AI de la răspunsul la întrebări la executarea fluxurilor de lucru de mai multe zile, benchmark-urile ca acesta oferă o privire asupra a ceea ce modelele actuale pot susține atunci când obiectivul este lung, mediul este advers și eșecul este măsurat în sute de decese mici, mai degrabă decât în ​​unul mare.

Dragonul Ender a mai căzut la mașini, cu schele umane grele. De data aceasta, patru agenți au intrat singuri într-o lume aleatorie – și au ieșit ca campioni.

---

Rămâneți înaintea AI

Obțineți cele mai recente știri, analize și descoperiri despre AI - toate într-un singur loc.

Citește mai multe știri AI →