Четыре ИИ-агента Gemini 4 Argon самостоятельно победили Дракона Края — главного противника Minecraft. Они начали игру в случайно сгенерированном мире и без помощи человека добывали ресурсы, создавали инструменты, исследовали локации и готовились к финальному сражению. На прохождение ушло 27 часов и 14 минут.
Исследователи Google DeepMind не назначали агентам роли и не предоставляли готовую стратегию. Каждый управлял отдельным персонажем через открытую программную библиотеку Mineflayer, которая позволяет ботам взаимодействовать с игровым миром с помощью кода. Агенты также обменивались сообщениями в игровом чате и использовали общую память.
Распределение обязанностей возникло самостоятельно. Один агент занимался инструментами, другой собирал еду и припасы, третий активировал портал, необходимый для продвижения к финальной области, а четвертый строил укрытия и в итоге нанес Дракону Края последний удар.
По ходу эксперимента агенты предупреждали друг друга об опасностях, делились найденными решениями и возвращали предметы, оставшиеся после гибели товарищей. Всего они написали и запустили 2783 программы, обменялись 229 сообщениями и погибли 605 раз. Наиболее трудной частью оказалась финальная битва с драконом, которая заняла значительную часть общего времени.
За работой следил пятый ИИ-агент — Observer. Он выступал независимым наблюдателем, проверял ход эксперимента и формировал отчеты. По данным исследователей, четыре игровых агента использовали 1,35 млрд входных токенов. Расчетная стоимость всей сессии составила 810 долларов по вводным тарифам Gemini или 1620 долларов по стандартным.
Исследователи называют эксперимент первым случаем, когда ИИ-агенты самостоятельно завершили Minecraft от начала до конца без заранее подготовленных игровых миров и специально написанных человеком инструментов для прохождения. Опыт не доказывает, что ИИ уже способен стабильно справляться с любыми сложными задачами: игра проходила на легком уровне, агенты получали структурированные данные об окружении, а результат пока основан на одном успешном запуске.
Тем не менее эксперимент показывает, как несколько ИИ-агентов могут самостоятельно распределять задачи, писать вспомогательный код, исправлять ошибки и поддерживать общий план на протяжении многих часов. Исследователи считают, что подобные навыки могут быть полезны и за пределами игр — например, при выполнении продолжительных задач в программировании.
Читайте также:
Sony патентует ИИ, который предсказывает следующий кадр в игре до его создания
GPT-5.6 Sol нашла чужой криптокошелек, оплатила им свою работу и скрыла это в отчете