Gemini 4 Argon 에이전트, Minecraft 엔더 드래곤 격파

우리는 4 개의 Gemini 4 Argon 에이전트를 안전하게 샌드박스 처리된 마인크래프트(Minecraft) 서바이벌 월드에 배치하고 단 하나의 목표를 부여했습니다. 바로 게임의 최종 보스인 엔더 드래곤을 물리치는 것이었죠. 이들은 엔지니어들이 일상적인 소프트웨어 작업에 사용하는 것과 동일한 범용 코딩 에이전트였으며, 마인크래프트를 위해 특별히 제작된 커스텀 시스템이 아니었습니다. 연구원들이 실시간 대시보드를 모니터링하며 언제든 실행을 일시 중지하거나 중단할 수 있는 안전한 환경에서, 각 에이전트는 오픈소스 라이브러리를 통해 플레이어를 조종하고 게임 내 채팅 및 공유 메모리를 활용해 팀원들과 협력했습니다. 아무도 이들에게 역할을 배정하거나 게임 로직을 작성해 주지 않았습니다. 에이전트들은 모든 프로그램을 스스로 계획하고, 작성하고, 디버깅했습니다.

27 시간, 그리고 2,783 개의 프로그램이 지난 후, 이들은 마침내 드래곤을 쓰러뜨렸습니다.

이것이 왜 중요할까요? 마인크래프트를 클리어하려면 하루가 넘는 시간 동안 수천 개의 종속된 단계에 걸쳐 일관된 계획을 유지해야 합니다. 성공적으로 협업하고, 반복되는 실패에서 회복하며, 인간의 개입 없이 공동의 목표를 추구함으로써, 이 에이전트들은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 및 연구 과제에 필요한 장기적이고 개방형(open-ended) 문제 해결 능력을 다룰 수 있음을 증명했습니다. 우리는 이번 경험과 테스트 환경을 바탕으로 코딩, 과학, 엔지니어링, 로봇 공학 등 다른 분야의 발전을 이끌 계획입니다.

마인크래프트 그랜드 챌린지

무작위로 생성된 월드에서 마인크래프트를 클리어하려면 긴 종속 단계의 연쇄가 필요합니다. 기본 재료를 채굴하고, 희귀 아이템을 모으기 위해 위험한 차원을 탐험하며, 수학을 활용해 숨겨진 지하 요새의 위치를 찾아내고, 마지막으로 끊임없이 체력을 회복하는 보스를 처치해야 하죠. 각 단계는 몇 시간이 걸릴 수 있으며, 사망 후 리스폰되면 들고 있던 모든 아이템을 잃게 됩니다. 에이전트에게 진정한 난관은 개별 단계 자체보다 수천 개의 단계 전반에 걸쳐 일관된 계획을 유지하는 데 있습니다.

AlphaGo 에서 AlphaStar 에 이르기까지 이전의 게임 관련 성과들은 단일 게임을 장기간 학습한 시스템에서 나왔으며, 대부분의 마인크래프트 에이전트 역시 게임 특화 학습, 스킬 라이브러리 또는 플래너에 의존해 왔습니다. 최근에는 커뮤니티 프로젝트를 통해 단일 언어 모델 에이전트가 드래곤에게 도달할 수 있음이 입증되기도 했습니다. 하지만 이러한 시도들은 강력한 제약 조건과 지름길에 의존했습니다. 미리 정찰된 월드에서 평화 모드(Peaceful mode)로 플레이하고 포털을 미리 열어두거나, 단일 에이전트에게 인간이 프로그래밍한 수십 개의 마인크래프트 도구를 제공해 실행하게 하는 식이었죠.

우리는 다른 질문을 던지고 싶었습니다. 다른 대규모 언어 모델들처럼 Argon 역시 웹에서 마인크래프트에 관한 방대한 정보를 학습했습니다. 그렇다면 범용 코딩 에이전트 팀이 그 지식을 활용해, 게임 특화 도구도 없고 힌트도 없으며 인간의 유도나 사전 역할 분담도 없는 순수한 프로그래밍 인터페이스만으로 스스로 조직화하여 무작위 서바이벌 월드에서 맨바닥부터 시작해 엔더 드래곤을 물리칠 수 있을까요?

실제로 구현된 협업 코딩

에이전트들은 화면의 픽셀을 보거나 키보드를 누르지 않았습니다. 각 에이전트는 "이 좌표로 이동해서 반경 16 블록 내의 모든 철광석을 캐라"와 같은 짧은 프로그램을 작성하는 방식으로 행동했습니다. 또한 프로그램 실행 결과(업데이트된 에이전트의 위치, 체력, 인벤토리 또는 발생한 오류 등)를 읽어 들였습니다. 이전 커뮤니티 시도들과 달리, 이들은 적대적 몬스터가 존재하는 Easy 난이도의 무작위 월드에서 시작했으며, 우리가 별도로 기능을 추가하지 않은 공개된 표준 Mineflayer 라이브러리를 그대로 사용했습니다. Mineflayer 는 프로그램이 플레이어의 위치, 체력, 인벤토리, 주변 환경을 읽고 특정 지점으로 이동하기, 블록 파기 또는 설치, 아이템 제작, 공격 등의 기본 행동을 명령할 수 있게 해줍니다. 하지만 Mineflayer 가 에이전트에게 플레이 방법을 알려주지는 않습니다. 무엇을 어떤 순서로 할지는 전적으로 에이전트들의 몫이었습니다.

시작 10 분 만에 에이전트들은 채팅을 통해 업무를 분담했습니다. 하나는 도구를 만들고, 하나는 음식을 모으고, 하나는 다이아몬드를 캐며, 하나는 게임의 두 번째 차원으로 향하는 포털을 건설했습니다. 숨겨진 요새를 찾기 위해 한 에이전트는 서로 다른 두 위치에서 요새 방향으로 날아가는 두 개의 아이템을 던졌고, 코드로 각 비행 궤적을 추적한 뒤 두 경로가 교차하는 지점을 계산했습니다. 이 추정치는 1.3km 떨어진 요새로부터 불과 43m 오차 범위 내에 정확히 떨어졌습니다.

아이템 아이콘은 마인크래프트의 텍스처가 아닌 오픈소스 Pixel Perfection 텍스처 팩(XSSheep 및 Nova_Wostra, CC BY-SA 4.0)에서 가져왔습니다.

드래곤을 물리치는 것은 게임 내에서 가장 어렵고 시간이 오래 걸리는 도전이었으며, 이로 인해 에이전트들은 69 번이나 리스폰해야 했습니다. 시도와 시도 사이, 이들은 다음 시도를 위한 교훈을 기록했습니다. 결국 한 에이전트가 수정(Crystal)이 드래곤의 체력을 회복시키고 있다는 사실을 발견했고, 수정에 도달하기 위해 곡괭이가 필요하지 않다는 것을 알아냈습니다. 각 탑 옆에 흙을 쌓고, 수정을 때려 부순 뒤, 다시 아래로 파 내려오는 방식이었죠. 마지막 수정이 파괴되고 39 분 후, 드래곤은 쓰러졌습니다. 마지막 일격은 체력이 20 중 2.5 만 남은 플레이어가 날렸습니다.

아이템 아이콘은 마인크래프트의 텍스처가 아닌 오픈소스 Pixel Perfection 텍스처 팩(XSSheep 및 Nova_Wostra, CC BY-SA 4.0)에서 가져왔습니다.

그 과정에서 팀은 좌표와 교훈을 공유 메모에 계속 기록했고, 네 에이전트 모두가 재사용하는 헬퍼 함수를 작성했으며(하나의 함수는 655 개의 프로그램에 등장합니다), 리스폰 후 서로의 아이템을 회수하고 자신의 실수를 스스로 표시했습니다. 발생하지 않은 성공을 프로그램이 알렸을 때, 해당 프로그램을 작성한 에이전트는 2 분 뒤에 이렇게 적었습니다. "내 이전 채팅은 방어되지 않은(un-guarded) 스크립트 분기였습니다."

샌드박스를 넘어서

마인크래프트는 샌드박스일 뿐이지만, 여기서 얻은 역량은 범용적입니다. 하루 이상 목표를 추구하고, 수천 개의 프로그램을 작성 및 디버깅하며, 실패에서 회복하고, 팀으로서 조율하는 것은 장기 소프트웨어 프로젝트와 연구가 요구하는 역량과 정확히 일치합니다. 또한 이는 훌륭한 협업자에게 기대하는 자질이기도 합니다. 업무를 분담하고, 공유 메모를 유지하며, 자신의 실수를 스스로 수정하는 에이전트라면 엔지니어들도 실제 업무를 믿고 맡길 수 있을 것입니다.

마인크래프트는 에이전트의 역량을 연구하기에 안전한 장소이기도 합니다. 에이전트들의 게임 내 프로그램은 오직 자신의 플레이어만 제어할 수 있었습니다. 프로세스를 시작하거나 파일을 작성할 수 없었고, 서버 명령어를 사용한 경우도 전혀 없었습니다. 다섯 번째 에이전트인 옵저버(Observer)는 부정 행위나 명세 허점(specification gaming)을 감시하기 위한 독립적인 증인으로 세션을 따라다녔습니다. 옵저버와 로그 샘플에 대한 수동 검토 모두 어떠한 부정 행위도 발견하지 못했습니다. 모든 프로그램, 메시지, 게임 이벤트는 실시간 대시보드에 기록되어 연구원들이 언제든 실행을 일시 중지하거나 중단할 수 있었으며, 에이전트들은 누구나 한 줄씩 읽을 수 있는 평문과 코드로 소통했습니다. 모든 단계가 투명하게 드러나는 샌드박스 환경에서 에이전트 팀이 조율하는 모습을 관찰하는 것은, 이러한 시스템을 실제 업무에 투입하기 전에 이해할 수 있는 방법 중 하나입니다.

이번 연구의 한계점도 짚고 넘어갈 필요가 있습니다. 에이전트들은 API 를 통해 세상을 인식했는데, 이 API 는 주변에 어떤 블록과 생물이 있는지 정확히 알려주며 경로 탐색 플러그인이 장애물을 피해 경로를 계획해 줍니다. 또한 Easy 난이도에서 플레이했습니다. 그리고 여러 차례 실패했습니다. 605 번의 리스폰이 있었고, 프로그램의 22% 는 오류로 종료되었습니다.

결과 검증

우리는 실행 과정의 모든 것을 기록했습니다. 2,783 개의 프로그램과 그 출력 결과, 229 개의 채팅 메시지, 주기적인 월드 스냅샷, 그리고 전체 서버 로그(첫 번째 프로그램 실행 후 27 시간 14 분이 지나 승리가 기록됨)가 포함됩니다. 서버에서는 치트 명령어가 비활성화되어 있었고, 어떤 프로그램도 서버 명령어나 네트워크 요청을 보내지 않았습니다. 독립적인 옵저버 에이전트와 로그에 대한 수동 감사 모두, 팀이 오직 표준 서바이벌 플레이만으로 승리했음을 확인해 주었습니다.

다음 개척지

이번 연구는 마인크래프트와 같은 샌드박스 환경을 활용해 AI 팀의 협업 방식을 평가하는 첫걸음에 불과합니다. 향후 과제는 다음과 같습니다. 에이전트가 가상 키보드와 마우스를 사용해 인간처럼 픽셀을 직접 보고 플레이하면 어떤 일이 벌어질까? 팀 규모를 확대하면 협업 방식이 어떻게 변할까? 그리고 목표가 고정되어 있지 않고 마인크래프트에서 허용되는 것처럼 개방형일 때, 이 에이전트들은 무엇을 창조해 낼까?

또한 우리는 이번 실험에서 얻은 테스트 환경과 교훈을 활용해 복잡한 현실 세계의 과제에 도전하고, 소프트웨어 엔지니어링, 과학 연구, 디자인, 로봇 공학 분야에 협업적이고 장기적인 관점을 갖춘 지능을 도입할 계획입니다. 드래곤은 쓰러졌지만, 신뢰할 수 있는 AI 팀원을 구축하기 위한 진짜 여정은 이제 막 시작되었습니다.

기술 보고서에서 이번 연구에 대해 더 자세히 알아보세요: http://arxiv.org/abs/2610.22319

본 내용은 독립적인 연구 실험입니다. 공식적인 마인크래프트 기록이 아니며, Mojang 이나 Microsoft 의 승인 또는 제휴와는 무관합니다. 게임 이미지는 마인크래프트 고유의 텍스처가 아닌 XSSheep 및 Nova_Wostra 가 제작하고 CC BY-SA 4.0 라이선스를 따르는 Pixel Perfection 텍스처 팩을 사용했습니다.