Quatro agentes de IA conseguem zerar Minecraft sem ajuda humana
Sem comandos humanos durante a partida, sistemas de IA precisaram cooperar, corrigir erros e superar obstáculos para concluir o jogo
Quatro agentes de inteligência artificial conseguiram completar Minecraft sem intervenção humana direta ao derrotar o Ender Dragon, um dos principais desafios do jogo.
Desenvolvidos com o modelo Gemini 4 Argon, da Google DeepMind, os sistemas levaram 27 horas e 14 minutos para concluir a missão, coordenando tarefas e escrevendo seus próprios programas durante a jornada.
Os pesquisadores deram aos agentes apenas um objetivo: derrotar o chefe final. Eles precisaram explorar o mapa, reunir recursos, fabricar equipamentos e encontrar o caminho até a dimensão onde ocorre o confronto decisivo.
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IA ESCREVEU MAIS DE 2,7 MIL PROGRAMAS
Em vez de controlar personagens com teclado e mouse, os agentes utilizaram a biblioteca de código aberto Mineflayer para executar ações no jogo por meio de programas em JavaScript.
Eles analisavam informações sobre localização, inventário e saúde dos personagens para decidir os próximos passos.
Ao longo da tentativa, os quatro agentes escreveram e executaram 2.783 programas, trocaram 229 mensagens e morreram 605 vezes. Mesmo diante dos erros, continuaram ajustando as estratégias e compartilhando as informações para avançar na missão.
AGENTES DIVIDIRAM TAREFAS E COMPARTILHARAM DESCOBERTAS
Os pesquisadores não definiram previamente as funções de cada agente. A divisão de tarefas surgiu durante o experimento: enquanto alguns buscavam recursos e exploravam o ambiente, outros ajudavam na preparação de equipamentos e na localização de estruturas importantes.
Os agentes também registraram coordenadas, compartilharam descobertas e tentaram recuperar itens perdidos quando um companheiro morria. Na batalha final, precisaram destruir os cristais que restauravam a energia do Ender Dragon antes de conseguir derrotá-lo.
RESULTADO TEM LIMITAÇÕES
Apesar do resultado, o experimento não significa que a IA joga como uma pessoa. A partida ocorreu no modo fácil, em um mundo gerado aleatoriamente. Os agentes receberam informações do ambiente pela biblioteca utilizada, sem depender da visão da tela.
Além disso, a equipe conseguiu vencer em apenas uma tentativa registrada.
Para a Google DeepMind, o experimento também ajuda a investigar habilidades relevantes para tarefas mais amplas, como programação, planejamento de longo prazo e colaboração entre sistemas de inteligência artificial.
