マイクラのラスボスを8分43秒で討伐 「考えるAstra」と「即断するJev」の分業が面白い
中文摘要
工程师Ronak Malde公开了一项实验：将OpenAI的GPT-6 Astra与TypeSafe AI的Jev组合，让AI在《我的世界》中以8分43秒击败末影龙，成本不到1美元。Astra负责长期规划，Jev负责瞬间决策，二者分工类似人类思考中的系统2与系统1。实验虽在预设条件下进行，但展示了「思考型LLM＋即断型AI」这一新架构的潜力。
关键实体
- Ronak Malde (person) — 工程师，公开了本次Minecraft智能体实验
- OpenAI (org) — 美国AI研究公司，开发GPT系列模型
- TypeSafe AI (org) — 开发Jev的AI公司
- Diogo Almeida (person) — TypeSafe AI创始人兼CEO，前OpenAI研究员
- Jev (org) — TypeSafe AI开发的高速决策AI，以选项或分数作答
- GPT-6 Astra (org) — OpenAI的大语言模型，在实验中负责高层规划
- Mineflayer (org) — Minecraft机器人库，负责实际移动和挖掘操作
- 末影龙 (event) — 《我的世界》的最终Boss，实验目标
日文原文内容
AIがマインクラフトでエンダードラゴンを倒すまで8分43秒──。9月20日、エンジニアのRonak Malde氏が、OpenAIの「GPT-6 Astra」とTypeSafe AIの「Jev」を組み合わせたMinecraftエージェントの実験結果を公開した。 Jev + Astra beats the Ender Dragon in Minecraft in 8 minutes 43 seconds! ⏱️ Cost less than $1 ($0.01 Jev, $0.96 Astra) I open sourced the code and explain the harness setup below. This type of movement is only possible with Jev's near instant decisionmaking, and some… pic.twitter.com/daKubJ8zpU Jevとは、ChatGPTのように文章を書くためのAIではなく、「今どの行動を選ぶべきか」を高速に判断するためのAIだ。たとえば「A、B、Cのどれを選ぶか」「危険か安全か」「重要度は何点か」といった問いに、文章ではなく選択肢やスコアとして答える。いわば「言葉の意味が分かる高速なif文」だ。 Jevを開発したTypeSafe AIの創業者兼CEO、Diogo Almeida氏は元OpenAI研究者で、InstructGPTやRLHFなど、後のChatGPTにつながる研究に携わった人物だ。Almeida氏はOpenAIを離れた後、「AIは会話では非常に賢くなったのに、なぜ仕事の自動化はそれほど進んでいないのか」という問題に取り組み、9月15日にJevを公開した。 マインクラフトの実験は、Jevの特徴がよくあらわれている。Minecraft Java Edition 1.16.5の新しいワールドを空のインベントリから開始し、ネザーを経由してエンドへ移動。最後はベッドの爆発を使ってエンダードラゴンを倒した。実行中、Jevは131回、Astraは35回呼び出された。モデル利用料はJevが約0.01ドル、Astraが約0.96ドルだったという。 面白いのは、2つのAIにまったく違う役割を持たせている点だ。 Astraは「今は何を達成すべきか」「次にどこへ向かうか」といった上位の計画を担当する。一方のJevは、現在位置や持ち物、周囲の状況、Astraが設定した目標を受け取り、「移動する」「掘る」「拾う」「クラフトする」「攻撃する」といった候補から、その瞬間に実行する行動を選ぶ。 つまり、Astraが「どう攻略するか」を考え、Jevが「では今、何をするか」を決める関係だ。 人間の思考を「直感的なシステム1」と「熟考するシステム2」に分ける考え方に照らせば、Astraが攻略方針を考えるシステム2、Jevが「今何をするか」を決めるシステム1に近い役割を担っている。 実装上も、Astraが計画を更新している間にゲームが止まらないようになっている。Astraはバックグラウンドで次の方針を考え、その間もJevは現在の目標に従って行動を選び続けるという仕組みだ。 実際の移動や採掘などは、Minecraft向けボットライブラリ「Mineflayer」が担当。「長期的に考えるAstra」「瞬間的に判断するJev」「実際に操作する従来型ソフトウェア」の分業体制になっている。 人間のプレイヤーに例えるなら、「エンダードラゴンを倒すために、まず装備を整えてエンドへ向かおう」と考えるのがAstra、「目の前にあるチェストを開けよう」と決めるのがJev、チェストまで実際に歩くのがMineflayerという形になる。 ただし、この実験は、AIが初見のMinecraftを人間と同じ条件で攻略したというわけではない。難易度はPeacefulで、シード値やルートは事前に選定され、既知の座標も利用している。またAIが画面を見てキーボードを直接操作しているわけではなく、Minecraft内部から取得した構造化データを使っている。 この実験の意義は、“考えるLLM”と“即断するJev”の組み合わせにより、これまでは違う新たな価値が生まれることを示せた点だ。 これまでのAIエージェントは、長期的な計画から「次にどのボタンを押すか」という細かな判断まで、一つの大型LLMに任せることが多かった。しかし、すべての判断に高度な文章生成能力は必要ない。 Jevは、LLMが考えた計画を、現実のソフトウェアやツールの具体的な操作につなぐ「判断役」となる。マインクラフトでエンダードラゴンを倒せたことは、Jevという新しいタイプのAIが何のために存在するのかを分かりやすく示す実例になっている。 本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ている場合があります
原文翻译
AI在《我的世界》中击败末影龙，用时8分43秒。9月20日，工程师Ronak Malde公开了一项实验结果：将OpenAI的「GPT-6 Astra」与TypeSafe AI的「Jev」组合成Minecraft智能体。
Jev＋Astra在《我的世界》中以8分43秒击败末影龙！成本不到1美元（Jev约0.01美元，Astra约0.96美元）。代码已开源，下面说明框架搭建方式。这种移动方式只有依靠Jev近乎瞬时的决策才能实现，还有一些……
Jev不是像ChatGPT那样用来写文章的AI，而是高速判断「现在该选哪个行动」的AI。比如面对「选A、B还是C」「危险还是安全」「重要度打几分」这类问题，它不以文章、而以选项或分数作答。可以说，它是「能理解语言含义的高速if语句」。
开发Jev的TypeSafe AI创始人兼CEO Diogo Almeida曾是OpenAI研究员，参与过InstructGPT和RLHF等后来通向ChatGPT的研究。离开OpenAI后，他着手解决「AI在对话上已经非常聪明，为什么工作自动化却没有那么进步」这一问题，并于9月15日发布Jev。
《我的世界》实验充分体现了Jev的特点。实验从Minecraft Java Edition 1.16.5的新世界开始，物品栏为空，经下界前往末地，最后用床爆炸击败末影龙。运行过程中，Jev被调用131次，Astra被调用35次。模型使用费方面，Jev约0.01美元，Astra约0.96美元。
有意思的是，两个AI承担了完全不同的角色。
Astra负责「现在该达成什么」「接下来去哪里」这类高层规划。Jev则接收当前位置、持有物品、周围状况以及Astra设定的目标，从「移动」「挖掘」「拾取」「合成」「攻击」等候选中，选出当下要执行的动作。
也就是说，Astra思考「怎么攻略」，Jev决定「那么现在做什么」。
若对照将人类思维分为「直觉的系统1」与「深思的系统2」的观点，Astra接近负责思考攻略方针的系统2，Jev则接近决定「现在做什么」的系统1。
实现上，Astra更新计划时游戏不会停止。Astra在后台思考下一步方针，其间Jev继续按照当前目标选择行动。
实际的移动和挖掘由Minecraft机器人库「Mineflayer」负责。整体形成「长期思考的Astra」「瞬间判断的Jev」「实际操作的既有软件」的分工体制。
用人类玩家打比方，就是：Astra想「要打败末影龙，先准备好装备前往末地」，Jev决定「打开眼前的箱子」，Mineflayer则实际走到箱子那里。
不过，这项实验并非AI在初次接触《我的世界》时以与人类相同的条件完成攻略。难度为和平模式，种子值和路线是事先选定的，也利用了已知坐标。此外，AI并非看着画面直接操作键盘，而是使用从Minecraft内部获取的结构化数据。
这项实验的意义在于，它展示了「思考的LLM」与「即断的Jev」组合后，能产生此前没有的新价值。
以往的AI智能体大多把从长期计划到「接下来按哪个按钮」的细微判断，全部交给一个大语言模型。但并非所有判断都需要高级的文章生成能力。
Jev充当「判断者」，把LLM想出的计划连接到现实软件和工具的具体操作上。在《我的世界》中击败末影龙，就是一个通俗易懂的实例，说明Jev这类新型AI为何存在。
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考情考点分析
本文适合作为日语翻译硕士（MTI）或日语专业考研的翻译与阅读材料。文章涉及AI技术、游戏术语和认知科学比喻，考查考生对片假名外来语（如エージェント、インベントリ、シード値）和科技类文本的处理能力。翻译时需注意「システム1／システム2」等心理学术语的规范译法，以及「～という仕組みだ」「～に照らせば」等句式的自然转换。阅读题可能考查实验条件、分工机制和作者对实验意义的评价。备考时应积累AI与游戏领域的中日对应词汇，练习将日式长句拆解为中文短句，并注意区分事实陈述与观点评价。
核心考点
文中大量出现エージェント、インベントリ、シード値等片假名词汇
备考建议：整理AI、游戏领域常用外来语的中文译法，注意约定俗成译名日文多长定语和被动句，需按中文习惯重组
备考建议：练习将「～という」「～に基づき」等结构转换为中文短句系统1与系统2的类比是理解文章主旨的关键
备考建议：了解卡尼曼双系统理论的基本概念及中日文表述文中明确列出实验限制条件，阅读题常考查事实与评价的区分
备考建议：训练快速定位「ただし」「この実験の意義は」等标志性表达可能命题方向
- 请将文中「Astraは『今は何を達成すべきか』『次にどこへ向かうか』といった上位の計画を担当する」一段翻译成中文，注意保持技术表述的准确性。
- 根据文章，Jev与Astra在Minecraft实验中的分工分别是什么？请用中文简要说明。
- 作者认为这项实验的意义是什么？实验存在哪些限制条件？请结合文章内容论述。