Cuatro agentes de inteligencia artificial basados en Gemini 4 Argon, el modelo de Google DeepMind, completaron Minecraft de principio a fin y vencieron al Ender Dragon sin que ninguna persona interviniera. Así lo detalla un artículo científico publicado en arXiv. Según los investigadores, es la primera vez que agentes de IA terminan el juego de forma totalmente autónoma usando solo la biblioteca estándar Mineflayer, sin semillas exploradas de antemano ni herramientas creadas por humanos para este fin.
Un experimento sin guion
El equipo ubicó a los cuatro agentes en un mundo de supervivencia aislado y generado al azar, en dificultad Fácil y con los comandos de trucos desactivados. Su único objetivo era derrotar al jefe final. No se les asignaron roles ni estrategias. Cada agente controlaba a un jugador y se coordinaba con los demás mediante el chat del juego y una memoria compartida.
Con el tiempo, los agentes repartieron las tareas por iniciativa propia. Se advertían de las amenazas, compartían coordenadas y consejos, e incluso recuperaban objetos de compañeros caídos. Uno fabricaba herramientas, otro reunía comida y suministros, un tercero encendió el portal clave y el cuarto construyó refugios contra los Endermen y asestó el golpe final.
Las cifras de la hazaña
La partida duró 27 horas y 14 minutos desde el primer programa. Durante ese tiempo, los agentes escribieron y ejecutaron 2.783 programas en JavaScript, intercambiaron 229 mensajes y murieron 605 veces. La mayor parte del tiempo se concentró en la pelea contra el dragón.
Para vigilar el proceso, los investigadores incorporaron un quinto agente, llamado «el Observador». Actuó como testigo independiente para comprobar que no hubiera trampas y para publicar informes en vivo y resúmenes. El consumo fue de 1.350 millones de tokens de entrada. El costo final fue de 810 dólares con la tarifa promocional o de 1.620 dólares con la tarifa estándar.
Por qué importa
Durante años, los avances de la IA en videojuegos dependieron de sistemas diseñados a medida, como AlphaGo en el Go. Este caso apunta a que un modelo de propósito general puede resolver un entorno largo y complejo sin software específico. «Ganar exigió mantener un plan coherente a lo largo de miles de pasos dependientes durante más de un día», señalaron los autores.
Aun así, conviene matizar. La dificultad Fácil y el elevado número de muertes muestran que el método dista de ser eficiente. Además, los resultados provienen del propio equipo de Google y se difundieron a través de un artículo en arXiv.
