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此前 GitHub 曾诞生过一个名为 Auto-GPT 的开源项目，让 AI 能够根据人类给出的目的，自动设定任务的优先级，尝试自行优化代码、自动改 Bug 等操作。不得不说，开发者的想法堪称一绝。

短短几个月时间，该项目便在 GitHub 上斩获了 13.6 万 Star，成为开源史上增长最快的项目之一。

虽然该项目自诞生之后，一直备受瞩目。不过可惜的是，AutoGPT 实际操作起来，有点像是在抽盲盒。每次任务执行结果，质量都很不可控，有时甚至会出现乱删电脑本地文件的情况。

所幸，在充分见证过各种 GPT-4 的强大能力之后，开发者们没有沮丧，而是持续实验与探索。

全新的 AI 智能代理，Voyager 横空出世

近日，英伟达与各大高校携手联合，正式开源一个 AI 智能代理：Voyager，把 GPT-4 放到「我的世界」游戏中，让它模拟人类行为，并提供给它最大的自由度，让其自行设定任务，摸索出进化路线。

GitHub：https://github.com/MineDojo/Voyager

「我的世界」是微软旗下 Mojang Studios 平台开发的一款经典的沙盒游戏，自 2009 年正式发布后，因其世界探索度、自由度极高，一度受到不少玩家热爱。

所有玩家可以在虚拟世界中，一砖一瓦构建任何物品，搜集各种资源，以及进行生存冒险等等。

在该游戏平台，曾经诞生过令人看得瞠目结舌的玩法，比如，之前就有硬核大神直接在上面，直接搭建了一台计算机，这个计算机甚至可以运行一些小游戏，真就无限套娃。

本次开源的 Voyager，做的更绝，直接不让人类参与，把主导权完全交给 AI。让 AI 通过编写、提炼、提交、检索代码，来不断优化自己。

实验表明，在「我的世界」这款游戏中，AI 获得稀有物品的机率比普通人类增加了 3.3 倍，前进距离增加了 2.3 倍，解锁里程碑的速度快了 15.3 倍。

英伟达的 AI 科学家 Jim Fan 表示，拥有一般能力的自主代理，将是下一代 AI 的前沿研究领域。

让人工智能在生存挑战和好奇心的驱使下，自行设定计划、学习新技术，并开始主动的去探索虚拟世界，用「我的世界」游戏来进行尝试，实在再好不过了。

技术实现原理

想让 AI 智能代理拥有类似人类的能力，我们就必须让 AI 学会像人类一样去思考与执行。从错误中吸取经验、并在脑中形成记忆，根据不同环境设定目标等等。

通过上述思考，我们需要给 Voyager 提供这 3 个核心组件：

1. 结合游戏反馈、执行错误、自我验证来完善程序的迭代提示机制；

2. 用于存储和检索复杂行为的代码技能库；

3. 最大化探索的自动过程。

再从技术实现角度，将 Voyager 拆分为以下这几个阶段。

首先，Voyager 会尝试使用流行的 Javascript Minecraft API (Mineflayer) 来编写程序，并实现特定目标。

程序报错时，会通过游戏反馈和 JavaScript 执行错误，来帮助 GPT-4 完善程序，优化代码。

其次，Voyager 通过将可用的程序存储在向量数据库中，并尝试逐步构建技能库，每个程序都可以通过嵌入文档内容来做检索。

随着各种功能的优化与增加，Voyager 的能力将会开始出现惊人增长。

最后，自动过程将根据智能体当前的技能水平，以及虚拟世界的实时状态，提出合适的探索任务。例如，如果它发现自己在沙漠而不是森林，它会先学习如何获取沙子和仙人掌。

Voyager 经过一段时间的自主学习后，开发者发现，它解决问题的能力也在逐步增强，甚至该项目的技能库还能用于提升 AutoGPT 的能力，让 AI 相互辅助进化。

虽然 Voyager 当前只支持文本模型，但未来倘若集成了视觉感知，以及多态模型能力，那么可想而知，AI 将能够开始在虚拟世界中，尝试构建各类复杂的 3D 建筑，自己打造一个完整的虚拟世界。

写在最后

前不久，斯坦福发表了一篇论文，向外界讲述了生成代理（generative agents）这一概念。

这些代理可以执行类似于人类的日常行为，如起床、煮早餐、上班；艺术家可以画画，作家可以写作。

他们能形成独特的个人观点，并互相注意到彼此举动，发起对话或者问候。有时候，他们也会回忆过去，同时计划未来。

如果未来 Voyager 能够结合斯坦福的这一概念，持续迭代，那么再过不久，AI 便能自主打造一个虚拟世界，并在里面像真人一样生活、上班、谈恋爱、过日子、进行艺术创作。

电影《失控玩家》中的场景，也将在有朝一日，在现实世界真正上演。

从当下 AI 技术的进化速度来看，我相信距离这一天的到来，不会太远。

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