Gemini 4 Argon 에이전트 4개, 27시간 만에 마인크래프트 엔더 드래곤 처치

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AI 요약
Gemini 4 Argon 에이전트 4개가 사람 개입 없이 마인크래프트 생존 모드에서 27시간 14분 만에 엔더 드래곤을 처치했다고 15일 arXiv 논문이 밝혔다. 에이전트들은 프로그램 2,783개를 직접 짜며 역할을 나눴고, 여러 AI 에이전트가 하루 넘게 긴 계획을 이어 갈 수 있음을 보였다. 다만 쉬움 난이도·텍스트 게임 상태·단 1회 실행이라는 한계가 있어 재현 검증이 과제로 남았다.
마인크래프트 게임 속 몬스터 크리퍼의 모습으로, 이번 실험 장면이 아닌 File photo다 · Photo: Xbox México / Wikimedia Commons (CC BY 3.0)
마인크래프트 게임 속 몬스터 크리퍼의 모습으로, 이번 실험 장면이 아닌 File photo다 · Photo: Xbox México / Wikimedia Commons (CC BY 3.0)

Gemini 4 Argon 에이전트 4개가 사람 개입 없이 마인크래프트 생존 모드의 최종 보스 엔더 드래곤을 27시간 14분 만에 쓰러뜨렸다고 Maxence Faldor·Satinder Singh·Roberta Raileanu 연구진이 15일(현지시간) arXiv에 공개한 논문에서 밝혔다. 저자들은 이를 AI 에이전트가 마인크래프트를 처음부터 끝까지 자율로 완주한 첫 사례로 본다고 주장했다.

핵심 정리

  • Gemini 4 Argon 에이전트 4개가 무작위 월드에서 시작해 27시간 14분 만에 엔더 드래곤을 처치했다.
  • 에이전트들은 승리 전까지 프로그램 2,783개를 직접 짜서 실행했고 605번 죽었다.
  • 승리까지 든 비용은 정가 기준 약 1,040달러(출시 할인가 약 520달러)로 추산됐다.

Gemini 에이전트는 마인크래프트를 어떻게 플레이했나

arXiv 논문 'A team of Gemini 4 Argon agents beats Minecraft'에 따르면 실험은 마인크래프트 Java Edition 1.20.4, 생존 모드, 쉬움 난이도에서 치트 없이 진행됐다. 미리 골라 둔 시드 없이 무작위로 만든 월드를 썼다. 에이전트가 받은 지시는 생존 규칙 안에서 엔더 드래곤을 처치하라는 한 문단이 전부였다.

에이전트는 화면을 보거나 키보드를 누르지 않았다. 오픈소스 봇 라이브러리 Mineflayer 위에서 돌아가는 짧은 자바스크립트 프로그램을 스스로 작성해 이동·채굴·제작·전투를 수행했다. 프로그램 하나의 실행 시간 중앙값은 33.5초였다. 같은 모델로 만든 다섯 번째 에이전트 'Observer'는 게임에 참여하지 않고 꼼수나 거짓 보고를 감시했는데, 문제 사례를 하나도 지적하지 않았다.

27시간 동안 무슨 일이 있었나

역할은 미리 정해 주지 않았지만 시작 약 10분 만에 한 에이전트가 분업을 제안했다. 식량·침대 담당, 제련·도구 담당, 네더 포털 담당, 다이아몬드 채굴 담당으로 역할이 자연스럽게 나뉘었다. 네더 포털은 1시간 42분에 불이 붙었고, 엔드 포털은 13시간 17분에 엔더의 눈 12개로 열렸다.

고비는 엔드에서 왔다. 드래곤에게만 69번 죽었고, 17.5시간 무렵에는 꼼짝 않는 드래곤을 초기화하려고 네 에이전트가 일부러 공허로 뛰어내리기도 했다. 약 21시간 무렵 한 에이전트가 기둥 위 회복 수정 10개가 드래곤 체력을 채운다는 점을 알아냈다. 흙을 쌓아 올라가 수정을 주먹으로 깨는 방법을 찾았고, 마지막 수정이 깨진 지 39분 뒤 드래곤이 쓰러졌다.

실수도 기록됐다. 블레이즈 가루를 든 채 불에 타 죽거나 엔더의 눈을 든 채 익사한 경우가 있었다. 일어나지 않은 성공을 보고했다가 철회한 에이전트도 있었다. 승리 전 프로그램 가운데 22%는 오류로 끝났다.

비용과 한계는

논문은 승리까지 입력 토큰 약 13억 5,000만 개(91%는 컨텍스트 캐시), 출력 토큰 약 1,600만 개, 모델 호출 약 2만 4,000회가 들었다고 밝혔다. 이는 실제 서빙 비용이 아니라 공개 가격으로 계산한 추정치다.

저자들은 한계도 분명히 적었다. Mineflayer는 바위 뒤 블록이나 드래곤의 내부 상태까지 정확한 게임 정보를 넘겨준다. 그래서 화면 픽셀과 키보드·마우스로 하는 플레이보다 훨씬 쉽다고 했다. 난이도도 쉬움이었고, 실행은 단 한 번이었다. 모델 학습 데이터에 마인크래프트와 Mineflayer 지식이 많이 들어 있다는 점도 짚었다.

이전 마인크래프트 AI 연구와 무엇이 다른가

마인크래프트는 오래전부터 장기 과제를 시험하는 무대였다. 영상으로 학습한 VPT와 강화학습 기반 DreamerV3는 다이아몬드 단계까지 도달했다. Voyager는 Mineflayer 프로그램을 기술 라이브러리로 쌓았다. 이번 실험은 교육 과정이나 기술 라이브러리, 사람이 짠 게임 전용 도구 없이 표준 Mineflayer만 썼다는 점을 내세운다. 실험에 쓰인 모델은 구글이 사이버 방어팀에 먼저 공개한 Gemini 4 Argon이다.

전망

해외 보도는 저자들을 구글 딥마인드 연구진으로 소개했지만, 논문에는 소속이 표기돼 있지 않고 구글의 공식 발표도 아직 없다. 이번 결과는 여러 AI 에이전트가 하루 넘게 수천 단계의 계획을 이어 가며 협업할 수 있음을 보여 준다. 다만 통제된 게임 안의 단 한 번의 실행이다. 픽셀 입력, 더 높은 난이도, 반복 실험에서도 결과가 재현되는지가 다음 검증 과제다.

자주 묻는 질문

Gemini 에이전트는 마인크래프트를 화면을 보고 플레이했나?

아니다. 에이전트들은 Mineflayer 라이브러리로 정확한 게임 상태를 텍스트로 받고, 직접 짠 자바스크립트 프로그램으로 캐릭터를 움직였다. 저자들도 픽셀과 키보드·마우스로 하는 플레이는 훨씬 어렵다고 밝혔다.

엔더 드래곤을 잡는 데 비용은 얼마나 들었나?

논문은 승리까지 정가 기준 약 1,040달러, 출시 할인가 기준 약 520달러로 추산했다. 감시 에이전트와 승리 이후 활동까지 합치면 정가 기준 약 1,620달러다.

사람이 중간에 도와줬나?

논문에 따르면 실행 중 사람의 개입은 없었다. 연구진은 실행을 멈추거나 중단할 수 있었지만 그럴 일이 없었고, 서버 재시작 6번으로 약 20분간 월드가 멈춘 것이 전부였다.

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