據報導，Google DeepMind 的團隊使用搭載 Gemini 4 Argon 的 4 個 AI 代理人，在沒有任何人類輸入的情況下攻略 Minecraft，並擊敗終界龍。他們在隨機生成的世界中持續遊玩 27 小時 14 分鐘，總共編寫了 2,783 個 JavaScript 程式、傳送 229 則聊天訊息，死亡次數則達 605 次。
4 個代理人被丟進遊戲，沒有指定角色
這項實驗引人注目的，不只是成功通關的結果，還有他們達成目標的過程。據報導，團隊沒有為 4 個代理人指定角色、攻略方針或遊戲專用工具，就把他們送進隨機生成的世界。這就像把 4 個沒有地圖也沒有手冊的人，放到一座無人島上。
在這種情況下，代理人自行分配了工作。據稱，他們會把敵人等威脅告知隊友，也曾回收倒下隊友的物品。這些行動在人類團隊中自然會發生，但 AI 彼此之間能在沒有固定劇本的情況下重現這些行為，這一點不容忽視。
此處所說的「自主」，應該不代表毫無框架。更貼近實際情況的理解是，他們身處 Minecraft 的世界這個執行環境中，並有「擊敗龍」這個目標，至於如何推進則由他們自行決定。與其說是零指示，不如說這是讓他們自行選擇手段的實驗。
605 次死亡透露了什麼
從這些數字可以看出，這趟攻略並非一路順風。27 小時 14 分鐘內，代理人寫了 2,783 個程式、互傳 229 則訊息，還倒下了 605 次。簡單換算，平均每小時死亡超過 20 次。
值得關注的是，他們沒有丟棄失敗經驗。據報導，代理人會把失誤記錄在共享記憶體中。只要有誰掉進陷阱，這項資訊就會成為整個團隊的資產。換句話說，AI 自己在運用人類職場上所說的「檢討紀錄」。
程式數量也頗具啟示。代理人以 JavaScript 編寫 Minecraft 操作指令、進行測試，再加以修正。這個循環累積了 2,783 次，最後才抵達終界龍面前。勝出的關鍵或許不是一次聰明的判斷，而是持續把失敗轉化為下一步行動的韌性。
1,620 美元這把現實的尺
據稱，這場超過 27 小時的遊戲工作階段，若以 Gemini 4 Argon 自 2027 年起適用的標準價格計算，費用為 1,620 美元。換算成日圓是數十萬日圓。若只是為了通關，這筆金額看來不低；但換個角度來看，這也是 4 個代理人不靠人力，持續運作超過一整天的工作成本。
過去要攻略遊戲，必須使用從頭針對該遊戲訓練的 AI。如今，通用模型也開始一邊編寫程式、一邊適應環境，試圖達到相同水準。Minecraft 是近期展現代理型 AI 攻略遊戲趨勢的案例之一。
令人關注的是，這套協作機制能如何運用在工作現場。例如由多個 AI 分工負責調查、開發和驗證，並長時間持續推進的情境中，分工與失敗紀錄都是不可或缺的要素。AI 在遊戲世界展現的行為，能否以符合成本效益的方式轉化為實務應用？這次的 1,620 美元，是值得記住的試金石。
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