Cuatro agentes de inteligencia artificial de Google DeepMind, basados en el modelo Gemini 4 Argon, lograron derrotar al Dragón del End en Minecraft, completando así el objetivo principal del juego de forma autónoma. La hazaña, documentada en un artículo científico, marca la primera vez que un equipo de agentes de propósito general, sin conocimiento específico del juego, completa Minecraft de principio a fin utilizando únicamente la biblioteca estándar Mineflayer.
Los agentes, identificados como janesick, gyldenia, auratian y bulicame, fueron colocados en un mundo de supervivencia generado aleatoriamente en dificultad fácil. Sin roles preasignados ni un plan de juego, el equipo se organizó por sí solo a través del chat del juego. En total, escribieron y ejecutaron 2,783 programas en JavaScript, intercambiaron 229 mensajes y murieron 605 veces antes de alcanzar la victoria en 27 horas y 14 minutos.
La carrera requirió completar 13 pasos dependientes, desde la recolección de madera y la fabricación de herramientas básicas hasta la localización de la fortaleza subterránea y la destrucción de los diez cristales que curan al dragón. Los agentes demostraron comportamientos emergentes propios de equipos humanos: dividieron tareas, compartieron coordenadas y lecciones aprendidas en una memoria común, y se recuperaron mutuamente los objetos tras las muertes.
El costo computacional de la hazaña se estima en 520 dólares por el uso de aproximadamente 1.35 mil millones de tokens de entrada y 16 millones de tokens de salida, según los precios de lista de la API. Un quinto agente, llamado Observer, monitoreó la partida en todo momento para verificar que no hubiera trampas o comportamientos indebidos, sin intervenir en el juego.
El experimento, aunque limitado a una sola partida y con la ventaja del conocimiento previo del modelo sobre Minecraft, demuestra la capacidad de los agentes de codificación de propósito general para mantener un plan coherente durante miles de pasos y coordinar esfuerzos en tareas de largo horizonte, habilidades clave para futuras aplicaciones en el mundo real.