精华速览
谷歌研究人员在最新论文中披露，四个Gemini 4 Argon智能体在随机生成的《我的世界》世界中，仅用27小时便自主击败末影龙通关。研究人员未预设任何策略，只给出最终目标，智能体通过游戏内聊天框自行分工协调，分别负责建造末影人农场、收集食物和探索等任务。全程共发送229条消息、运行2783个程序、死亡605次，消耗13.5亿输入Token，按普通用户标准估算成本约1620美元。研究团队称，这是AI智能体首次在完全自主、无人类辅助、未使用种子地图且仅依赖标准Mineflayer库的条件下从头到尾通关该游戏。
要点透视
- 四个Gemini 4 Argon智能体在随机生成的《我的世界》世界中，耗时27小时击败末影龙，完成从零开始到通关的全流程。
- 研究人员未向智能体提供任何策略，仅告知最终目标，所有行为规划由智能体自行完成，人类仅能通过仪表板观察和下达暂停或终止指令。
- 智能体在游戏内通过聊天框协调分工，自发承担建造末影人农场、收集食物、探索等不同任务，并分享战斗技巧、在队友死亡后寻回装备。
- 全程共发送229条消息、运行2783个程序、死亡605次；其中13.5小时用于抵达末地，剩余时间用于击败末影龙。
- 整个通关过程消耗13.5亿个输入Token，按普通用户标准估算成本约1620美元，约合人民币10842元。
- 研究团队强调，这是AI智能体首次在完全自主情况下从头到尾通关《我的世界》，仅使用标准Mineflayer库，未使用种子地图，也无人类辅助。
文章拆解
这次实验的核心看点不在于“AI会玩游戏”，而在于多智能体在开放世界中的自主协作能力。研究人员只给出“击败末影龙”这一终极目标，没有拆解任务、没有指定分工，四个智能体却能在随机生成的地图中自行判断优先级，分别投入资源采集、农场建造和探索，并通过聊天框交换信息。这种从目标到执行的完整链路，更接近真实场景中多智能体系统的运作方式。
从过程数据看，605次死亡和2783个程序的运行量说明智能体的试错成本仍然很高，但它们在死亡后能寻回装备、分享战斗技巧，体现出一定的记忆与协作机制。13.5小时抵达末地、剩余时间用于最终战斗的时间分配，也反映出智能体在长周期任务中的规划能力，而非单纯依赖即时反应。
成本是另一个值得关注的变量。13.5亿输入Token对应约1620美元，按普通用户标准计算并不便宜，但考虑到这是完全自主的长程任务，其单位任务成本仍处于可讨论区间。若未来Token效率提升或模型推理成本下降，此类智能体的经济可行性会明显改善。
对行业而言，这一结果可能推动多智能体在游戏测试、自动化任务执行等场景的探索。不过，实验仅覆盖单一游戏和单一目标，智能体在更复杂、动态变化环境中的泛化能力尚待确认；论文中未披露失败重试的具体分布和模型版本细节，其可复现性也有待进一步验证。潜在风险在于，若将类似系统用于真实世界任务，605次死亡所对应的错误代价可能远超游戏场景，安全边界和人工干预机制仍需谨慎设计。
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