Google DeepMind Uji Empat Agen AI untuk Menamatkan Permainan Minecraft

Empat agen kecerdasan buatan berbasis model Gemini 4 Argon besutan Google DeepMind baru saja mencatatkan capaian signifikan dalam dunia komputasi.

Mereka berhasil menamatkan permainan video Minecraft secara mandiri dalam durasi 27 jam 14 menit. Eksperimen yang diterbitkan melalui arXiv pada Kamis (15/10/2026) ini menunjukkan kemampuan AI dalam menyusun strategi dan melakukan koordinasi kompleks di lingkungan digital.

Target utama dari pengujian ini adalah mengalahkan Ender Dragon, yang merupakan bos terakhir dalam permainan tersebut. Untuk mencapai tujuan itu, keempat agen menulis serta menjalankan 2.783 program JavaScript menggunakan pustaka sumber terbuka bernama Mineflayer.

Pustaka Mineflayer adalah perangkat lunak yang memungkinkan program komputer berinteraksi langsung dengan mekanisme internal Minecraft. Dengan alat ini, agen AI bisa bergerak ke koordinat spesifik, menambang sumber daya, hingga merakit peralatan tanpa perlu input manual dari manusia.

Para peneliti tidak memberikan instruksi pembagian tugas khusus sejak awal pengujian. Keempat agen tersebut justru melakukan pembagian kerja secara mandiri melalui komunikasi internal.

Mereka saling bertukar informasi sebanyak 229 kali menggunakan fitur percakapan dalam permainan serta memanfaatkan memori bersama. Proses ini menjadi cerminan bagaimana sistem otonom memecahkan masalah besar lewat kolaborasi tim.

Tantangan yang dihadapi agen AI selama simulasi ternyata cukup tinggi. Catatan menunjukkan mereka mengalami kematian sebanyak 605 kali di dalam permainan dan sekitar 22 persen kode JavaScript yang mereka buat berakhir dengan kesalahan sistem.

Fase paling krusial terjadi saat para agen mencoba melumpuhkan Ender Dragon. Mereka menghabiskan waktu hampir 14 jam atau sekitar 50 persen dari total durasi permainan hanya untuk menemukan strategi yang efektif dalam menaklukkan musuh tersebut.

Biaya operasional untuk eksperimen ini tercatat mencapai 520 dollar AS atau sekitar Rp8,1 juta dengan kurs saat ini. Angka tersebut mencakup penggunaan komputasi untuk memproses sekitar 1,35 miliar token input selama eksperimen berlangsung.

Tingkat kesulitan permainan disetel pada mode Easy, yang berarti serangan musuh tidak sekuat tingkat kesulitan yang lebih tinggi. Penggunaan Mineflayer juga memberikan keuntungan bagi AI karena informasi mengenai jenis blok serta kondisi sekitar sudah tersedia secara terstruktur.

Google DeepMind menyatakan bahwa keberhasilan ini menjadi indikator kemampuan AI dalam menyelesaikan pekerjaan multi-tahap yang membutuhkan koordinasi panjang. Relevansi teknologi ini diperkirakan akan meluas ke bidang rekayasa perangkat lunak hingga manajemen proyek berbasis agen di dunia profesional.

Meski begitu, pihak peneliti memberikan catatan penting terkait keterbatasan temuan tersebut. Hasil satu eksperimen belum menjadi jaminan bahwa agen AI yang sama akan menunjukkan konsistensi serupa saat dihadapkan pada tugas dunia nyata yang lebih dinamis dan tidak terstruktur.