Google DeepMind 近日發表研究成果，首次讓四個通用 AI 代理程式在無人類干預、無預先探索種子碼或專屬遊戲工具的情況下，全自主合作通關經典遊戲《A team of Gemini 4 Argon agents beats Minecraft》。這支由四大 Gemini 4 Argon 代理組成的團隊，在歷時 27 小時 14 分鐘的馬拉松式冒險後，成功擊敗最終頭目「終界龍」。
遊戲中的「自主分工」與協同作戰
這項實驗旨在測試通用程式碼代理在處理「長期跨度任務」（Long-horizon tasks）時的表現。研究團隊將四大 AI（分別命名為 janesick、gyldenia、auratian 和 bulicame）置於全新隨機生成的生存模式世界中，其唯一指令就是擊敗終界龍。
每個 AI 透過開源函式庫 Mineflayer 控制獨立角色，不看遊戲畫面、不用鍵盤滑鼠，而是靠著自行編寫並執行 JavaScript 程式碼來感知環境、發動動作，並透過遊戲內的聊天室與共用記憶體進行溝通。
- 自主分工：沒有人為它們指派角色或撰寫遊戲腳本。僅開賽 10 分鐘後，AI 們便自行在聊天室協商並確立分工，有人負責採集木石與食物、有人深入地下尋找鑽石與熔煉鐵器、有人準備赴地獄的傳送門。
- 遭遇挫折與除錯：冒險途中狀況不斷，四個角色一共死亡了 605 次（其中大半死於怪物襲擊）。然而，每當遭遇像「培根豬布林」或「地獄幽靈」的襲擊導致物資損毀時，AI 會立刻在共用記憶體中檢討原因、修正程式碼並建立防禦工事，絕不在同一關卡跌倒兩次。
- 高難度三角定位：為了尋找隱藏的「終界遺跡」，AI janesick 甚至透過連續拋出「終界之眼」，精準記錄飛行軌跡並透過數學程式計算出交會點，最終僅以 43 公尺的微小誤差鎖定地堡位置。
關鍵數據與成果
- 總耗時： 27 小時 14 分鐘（跨越遊戲內 81 天）。
- 程式碼產出： 四個代理總共編寫並執行了 2,783 個 JavaScript 程式。
- 團隊溝通： 遊戲內聊天室交流達 229 條訊息。
- 死亡次數： 605 次（團隊會互相撿回死後掉落的物資）。
象徵長遠的 AI 協作未來
過去，多數 AI 挑戰遊戲往往依賴專屬的強化學習或遊戲外掛模組。然而，Gemini 4 Argon 這次展現的是完全通用的程式碼處理能力。
研究團隊指出，Minecraft 所需的長期規畫、團隊協調、失敗復原與動態除錯等能力，正是真實世界中複雜的軟體工程與企業級任務市場所需要的。這項實驗證明了高階通用 AI 具備在漫長且充滿變數的環境中，朝著單一巨型目標持續推進的強大潛力。
Google DeepMind 研究成果連結：https://arxiv.org/pdf/2610.22319
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