特工们分配任务，相互警告威胁，甚至从死去的队友那里恢复物品。谷歌的 DeepMind "AlphaGo" 人工智能因在围棋比赛中的胜利而闻名，但该公司的最新 Gemini AI 刚刚掌握了一个更复杂的游戏。四个 Gemini 4 Argon 特工通过个体工作并分享提示、威胁和错误，在没有人类干预的情况下击败了 Minecraft 的最终敌人“末影龙”，谷歌研究人员在一篇新论文中披露。实验显示，通用代理 AI 模型现在可以战胜复杂游戏，这一壮举曾经需要定制的 AI 软件。为了应对 Minecraft，Gemini 4 团队将四个 AI 特工放入一个沙盒化的随机 Minecraft 生存世界，目标是击败末影龙。没有分配角色、策略或特定于游戏的工具。每个特工利用开源的 Mineflayer 库控制一个玩家，并通过游戏内聊天和共享记忆与队友协调。游戏过程中，特工们迅速决定分配任务。他们相互警告威胁，提供课程和提示，提供坐标，甚至从死去的队友那里恢复物品。每个人都找到了各自的角色：例如，“janesick”制作工具，“gyldenia”收集食物和资源，“auratian”点亮一个关键传送门，而“bulicame”建造了末影人庇护所并给予了最后一击。总的来说，整个过程耗时 27.23 小时，其中大部分时间花在了末影龙身上。“这四个特工编写并运行了 2,783 个程序，交换了 229 条消息，在此过程中死了 605 次，”团队表示。一个名为“观察者”的第五个特工作为独立见证者监控这一环节，既要检查作弊情况，也要发布实时和总结报告。特工们使用了 13.5 亿个输入标记，最终成本为 810 美元按照 Gemini 的挂牌价格或 1,620 美元按照标准价格。“据我们所知，这是人工智能特工首次自主完成 Minecraft 的全程过程，仅使用标准的 Mineflayer 库，而无需人类编写的预先侦察种子或其他特定于游戏的工具，”团队写道。“获胜需要特工们在超过一天的时间内保持跨越数千个依赖步骤的连贯计划。”