四个 agent 自己通关了 Minecraft
四个 Gemini 4 Argon agent 被丢进随机世界,没有分工和攻略,27 小时里自己配合杀掉末影龙,代价是 605 次死亡和 1620 美元。
四个 agent 被扔进一个随机生成的 Minecraft 世界。没有队长,没有角色分配,也没有人告诉它们先砍树还是先挖矿。
27 小时后,末影龙死了。
一、发生了什么
10 月 18 日,The Decoder 报道了 Google DeepMind 的这组实验。四个 agent 全部跑在 Gemini 4 Argon 上,进入游戏时没有预设分工、没有策略提示,也没有为游戏定制的工具接口。
它们自己把任务拆开:有人去收集资源,有人去探路,遇到危险互相喊话,队友死了就去把掉落物捡回来。犯过的错被写进一份共享记忆,避免重复踩坑。
整个过程持续 27 小时 14 分钟。四个 agent 一共写了 2783 段 JavaScript 程序来操控游戏,互相发了 229 条聊天消息,死了 605 次。按 2027 年生效的 Gemini 4 Argon 标准价格计算,这一局花了 1620 美元。
报道称这是首次在没有人类输入的情况下通关。这个说法要限定在「这组模型、这个版本、这种配置」里看,但方向是清楚的:以前打通 Minecraft 需要专门训练的专用系统,从零开始学一套只服务于这个游戏的策略;现在换成通用 agent,用自然语言目标加协作,就能逼近同一个结果。前者更像造一台专用机器,后者更像雇一个团队。
真正撑住这 27 小时的,是那份共享记忆。27 小时里,四个 agent 的上下文各自增长,如果没有一个共同的地方记录「哪些资源在哪、哪条路走过、上次为什么失败」,它们很快就会互相矛盾。协作的难点从来不是同时干活,而是同时相信同一套事实。
二、跟你有什么关系
做长任务的。 单 agent 跑到几十步就会丢失目标,这里靠的是把「谁在做什么」外化成共享记忆和消息,而不是塞进一个越来越长的上下文。
做多 agent 产品的。 值得抄的不是「四个」,而是三条:任务自己分、危险主动广播、错误写下来。这三条都不需要改模型。
算成本的。 一局游戏 1620 美元。同样的时长换成客服、运维、数据分析,账单只会更高,不会更低。先算清楚一次成功值多少钱。
三、怎么让多个 agent 真的配合
读到这儿,可以顺路看 agent 的长期决策「没品味」 微软和香港城市大学做了 Taste-Bench,专测 agent 在长任务中途选哪条路。14 个模型里最好的 59.7%,纯猜是 25%。- 别先分角色。 事先写死「你是采集者、你是建造者」,等于把人的假设塞回去。给它目标和可用工具,让分工在运行中长出来。
- 建一份共享的错题本。 谁踩了什么坑、怎么失败的,写进所有 agent 都能读的地方。重复犯同一个错,是长任务里最贵的开销。
- 让危险可以被广播。 一个 agent 发现前面有坑,其他三个要能立刻知道。没有广播,就只能各自死一遍。
- 允许救队友。 死亡不是终止条件。能回收掉落的物品、能接力未完成的目标,任务才跑得长。
- 按「完成一次」算钱。 不要按 token 单价比较模型。605 次死亡也是成本,而且是最容易被忽略的那部分。
- 留一份可复盘的记录。 谁在什么时候做了什么、为什么失败,事后要能查。这份记录既用于改策略,也用于判断下一次该不该继续加 agent。
四、三个别信的说法
「四个 agent 一定比一个强。」 这里没有单 agent 的对照成绩,报道也没给。四个 agent 的对话、共享记忆、重复尝试都要花钱,任务短的时候,协调开销会盖过收益。
「它能通关,就能干别的长任务。」 Minecraft 有清晰的目标、即时的反馈、可以无限重来。现实任务往往目标模糊、失败不可逆、没人告诉你「末影龙」在哪。可重试性是这类演示最容易被忽略的前提。
「27 小时说明它不需要人。」 人没在环里操作,但人定了目标、选了模型、付了账单。无人值守和无人负责是两件事。
五、一句话结论
多 agent 的胜负手不在模型多聪明,而在它们能不能共享错误、互相报警、把死掉的队友拉起来。
信息来源
- Four Gemini 4 Argon agents beat Minecraft without any human help,The Decoder,2026-10-18
功能与价格以官方公告为准。本文写于 2026 年 10 月 19 日。
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