2026 年 10 月 20 日，Google DeepMind 的研究人员 Maxence Faldor、Satinder Singh 和 Roberta Raileanu 在 arXiv 预印本服务器上发布论文（编号：10.48550/arxiv.2610.22319），展示了人工智能在《Minecraft》游戏中的突破性进展。
研究团队部署了四个 Gemini 4 Argon 智能体（Agents），在一个随机生成的《Minecraft》生存世界中成功击败了最终 Boss“末影龙”（Ender Dragon）。这一成就的关键在于全程无人干预，且智能体并未针对游戏进行专门训练。
通用能力而非专用策略
与以往依赖大量游戏数据训练的 AI 模型不同，Gemini 4 Argon 智能体依靠其现有的通用知识和编码能力来应对挑战。研究人员没有向智能体提供具体的《Minecraft》通关策略或目标实现指南，仅给出了一条核心指令：“击败末影龙”。
为了抵达并击败末影龙，玩家通常需要完成一系列复杂的连锁任务，包括收集原始资源、构建工具以及寻找隐藏的地下堡垒。此次实验证明，具备通用推理能力的 AI 可以在缺乏领域特定微调的情况下，自主解决这些复杂问题。
技术实现与控制机制
实验环境设定为《Minecraft》的“简单”难度，并禁用了作弊命令。除了四个执行任务的智能体外，还引入了第五个观察员智能体，用于验证进度和检查技术错误。研究小组通过现场仪表板实时监控比赛过程。
人类玩家通常使用鼠标和键盘进行操作，而在此实验中，智能体通过标准机器人控制库 Mineflayer 编写 JavaScript 代码来控制游戏角色。它们接收关于健康状况、库存状态和位置的短信更新，并通过游戏内聊天系统相互沟通。所有步骤均由智能体利用现有知识和游戏内信息独立解决，无需人类介入。
运行数据与结果
经过连续运行超过一天，这四个智能体在 27 小时 14 分钟内完成了击杀末影龙的壮举。这是此前没有任何 AI 团队达成的成就。在整个过程中，智能体累计编写了 2,783 个自定义计算机程序，并经历了 605 次死亡。
值得注意的是，研究人员从一开始就没有为智能体分配特定角色或编写游戏逻辑。智能体通过游戏内聊天自发协调，能够从错误中吸取教训，并动态调整策略和代码。正如研究人员所述：“没有人分配角色或写游戏逻辑。”
局限性与意义
尽管这是一项重大的人工智能成就，但研究人员指出，目前仅展示了一次成功的运行记录。由于只尝试了第一次发射，尚无法证明该设置在重复实验中的可靠性。
