谷歌4个Gemini 4 Argon通关《我的世界》:27小时死605次,花费约520美元
动察 Beating AI 快讯,Google DeepMind 让 4 个 Gemini 4 Argon 编程 Agent 进入随机生成的《我的世界》生存世界,只给它们一个目标:击败末影龙。研究者没有预设分工,也没有编写专用游戏脚本。27 小时 14 分钟后,4 个 Agent 自行编写并执行了 2783 段 JavaScript 程序,累计死亡 605 次,终于打败末影龙。
这 4 个 Agent 并不是看着屏幕玩游戏,而是通过开源库 Mineflayer 读取坐标、背包和周围环境,再写代码控制角色采矿、合成工具和战斗。开局仅 10 分钟,它们就自行分工,分别寻找食物、挖钻石、制作工具和搭建传送门。寻找隐藏要塞时,一名 Agent 通过两次投掷末影之眼,计算出距离目标仅 43 米的位置。队友死亡后,它们还会互相通知位置,抢救掉落的物品。
最难的是末影龙,团队在最后一关耗费近 14 小时,死亡 69 次。它们后来发现塔顶的水晶会不断给龙回血,于是用泥土垫高自己,逐个打掉 10 个水晶。整个实验有 22% 的程序执行报错。论文披露,通关前调用模型约 2.4 万次,处理 13.5 亿输入 Token,其中 91% 命中缓存。按 Gemini 4 Argon 的促销 API 标价估算,成本约 520 美元,标准价则约 1040 美元。
不过,这并不是 AI 首次击败末影龙。今年 9 月,已有 Claude Opus 5 社区项目完成类似任务,但依赖 37 个预先开发的游戏工具。谷歌这次的进步,是让通用编程 Agent 自行规划、编写代码并协作通关。但实验也有明显限制:游戏难度为 Easy,Mineflayer 能直接提供石头后面的方块信息和末影龙的内部状态,寻路也有现成插件。
💬 引用锚点
通用编程Agent可通过自主协作完成复杂任务,谷歌实验中4个Gemini 4 Argon在27小时内自行规划、编写代码并分工配合击败末影龙。
实验凸显当前AI协作的高成本与试错效率问题,累计605次死亡及约520美元费用揭示其在资源消耗上的显著挑战。
该进展虽突破工具依赖限制,但仍受限于游戏难度设置和外部API支持,表明真实世界部署仍需解决环境适配难题。
常见问题
谷歌使用多少个Gemini 4 Argon代理通关了《我的世界》?▼
通关《我的世界》末影龙总共花费了多长时间?▼
代理在通关过程中死亡了多少次?▼
此次运行调用了多少次模型?▼
谷歌的这次《我的世界》通关实验总成本约为多少?▼
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