Jakarta, Oegopost.id – Dunia kecerdasan buatan kembali mencetak tonggak baru dalam simulasi tugas kompleks. Divisi riset Google DeepMind melaporkan keberhasilan empat agen AI Gemini tamatkan Minecraft secara mandiri tanpa bantuan tangan manusia. Laporan riset tersebut terbit melalui peladen pracetak arXiv pada pertengahan Oktober 2026 lewat dokumen ilmiah berjudul “A Team of Gemini 4 Argon Agents Beats Minecraft”.
Keempat agen otonom ini mengemban misi tunggal menumbangkan musuh pamungkas, Ender Dragon. Seluruh proses permainan berlangsung pada mode Survival dengan tingkat kesulitan Easy. Agen-agen pintar ini menuntaskan misi besar tersebut dalam rentang waktu 27 jam 14 menit.
Kolaborasi Mandiri dan Strategi Pemrograman
Para peneliti Google sengaja tidak menetapkan pembagian tugas sejak awal permainan. Keempat agen mengatur sendiri alur kerja mereka, mulai dari mengumpulkan kayu, menambang bahan mentah, merakit senjata, hingga melacak sarang monster. Mereka menyelaraskan setiap langkah lewat memori bersama serta ruang obrolan game sebanyak 229 pesan teks.
Guna menjalankan aksi fisik di dunia balok itu, tim AI memanfaatkan pustaka sumber terbuka bernama Mineflayer. Agen menyusun sekaligus mengeksekusi 2.783 baris skrip JavaScript untuk memandu pergerakan karakter ke titik koordinat tertentu. Berkat basis data terstruktur dari pustaka tersebut, agen langsung mengenali posisi musuh dan jenis balok tanpa perlu memindai tangkapan visual layar monitor.
Meski demikian, rute penyelamatan dunia virtual ini tidak berjalan mulus tanpa hambatan. Para agen tercatat mati sebanyak 605 kali sebelum berhasil memulihkan situasi dan memperkuat kembali perlengkapan mereka. Sekitar 22 persen kode program yang mereka tulis sendiri juga sempat memicu galat teknis di tengah jalan.
Catatan Biaya dan Evaluasi Riset
Misi perburuan naga terakhir menyita perhatian terbesar dari keseluruhan durasi petualangan. Rombongan agen AI memerlukan waktu nyaris 14 jam hanya untuk menyusun siasat perang yang efektif melawan sang bos raksasa. Angka tersebut menghabiskan hampir separuh total durasi permainan.
Eksperimen berskala panjang ini tentu membutuhkan pasokan sumber daya komputasi yang tidak sedikit. Mesin pemroses membedah sekitar 1,35 miliar token masukan yang sebagian besar bersumber dari sistem tembolok. Menurut rangkuman data riset, seluruh simulasi tersebut menelan anggaran penggunaan komputasi sebesar 520 dollar AS atau setara Rp9,3 juta.
Pihak Google DeepMind menegaskan bahwa uji coba ini membuktikan potensi besar sistem multi-agen dalam menuntaskan agenda berantai yang rumit. Kemampuan ini membuka jalan bagi otomatisasi proyek perangkat lunak dan alur kerja korporat skala besar di masa depan. Kendati demikian, para periset mengakui bahwa teknologi ini masih memerlukan serangkaian penyempurnaan lanjutan sebelum pengembang bisa menerapkannya secara stabil pada sektor industri nyata.(ar)
