Jakarta, TERITORIAL.COM – Empat agen kecerdasan buatan (AI) berbasis Gemini 4 Argon berhasil menamatkan game Minecraft dengan mengalahkan bos terakhir, Ender Dragon, tanpa campur tangan manusia selama permainan berlangsung. Untuk mencapai hasil tersebut, mereka membutuhkan waktu 27 jam 14 menit, menulis ribuan program sendiri, dan mengalami 605 kali kematian di dalam game.
Eksperimen ini dilakukan oleh peneliti Google DeepMind dan dipublikasikan melalui server pracetak arXiv pada 15 Oktober 2026. Hasilnya dituangkan dalam makalah berjudul A Team of Gemini 4 Argon Agents Beats Minecraft.
Dalam percobaan tersebut, empat agen AI ditempatkan di dunia Minecraft yang dibuat secara acak. Mereka hanya diberi satu tujuan, yakni mengalahkan Ender Dragon. Tidak ada peneliti yang menentukan pembagian tugas atau menyiapkan strategi khusus untuk menyelesaikan permainan.
Meski begitu, peneliti tetap memantau jalannya eksperimen melalui dasbor. Mereka memiliki kemampuan untuk menghentikan atau menjeda permainan, tetapi mengaku tidak perlu turun tangan untuk membantu para agen mencapai tujuan.
AI menulis ribuan program untuk bermain Minecraft
Keempat agen tersebut tidak memainkan Minecraft seperti manusia yang menggerakkan karakter menggunakan keyboard, mouse, atau kontroler. Mereka menggunakan pustaka JavaScript sumber terbuka bernama Mineflayer untuk mengendalikan karakter di dalam game.
Melalui sistem ini, setiap agen dapat menulis dan menjalankan program untuk melakukan berbagai tindakan. Misalnya, bergerak ke koordinat tertentu, menambang sumber daya, membuat peralatan, mengumpulkan persediaan, hingga bertarung melawan musuh.
Setelah sebuah program dijalankan, agen menerima informasi mengenai kondisi karakter, lokasi, inventaris, serta kejadian yang berlangsung di dalam permainan. Informasi tersebut kemudian digunakan untuk menentukan langkah selanjutnya.
Selama eksperimen, keempat agen menulis dan menjalankan total 2.783 program JavaScript. Mereka juga bertukar 229 pesan melalui fitur obrolan dalam game dan menggunakan memori bersama untuk menyimpan informasi penting, seperti koordinat lokasi dan strategi yang telah dicoba.
Pembagian pekerjaan muncul secara mandiri selama permainan. Ada agen yang lebih banyak mengurus peralatan dan menjelajahi wilayah berbahaya, sementara agen lain mengumpulkan makanan serta persediaan. Mereka juga saling berbagi informasi dan membantu mengambil kembali barang-barang yang hilang setelah karakter rekan mereka mati.
Dengan cara tersebut, para agen berusaha mempertahankan satu tujuan bersama meski harus melewati ribuan langkah dan berbagai kegagalan.
Butuh hampir 14 jam untuk mengalahkan Ender Dragon
Perjalanan menuju kemenangan tidak berjalan mulus. Keempat agen harus mengumpulkan sumber daya, membuat peralatan, membuka akses ke wilayah lain, menemukan lokasi yang diperlukan, dan menyiapkan diri untuk menghadapi bos terakhir.
Salah satu tantangan terberat muncul saat mereka bertarung melawan Ender Dragon. Pertarungan di wilayah The End berlangsung hampir 14 jam.
Para agen perlu menemukan cara menghancurkan kristal-kristal yang berada di atas pilar. Kristal tersebut memulihkan kesehatan Ender Dragon sehingga membuat pertarungan semakin sulit jika dibiarkan.
Setelah melalui berbagai percobaan, salah satu agen menemukan bahwa mereka dapat mencapai kristal dengan menumpuk blok tanah. Tim kemudian menghancurkan seluruh 10 kristal yang ada sebelum melanjutkan serangan terhadap naga tersebut.
Pada akhirnya, Ender Dragon berhasil dikalahkan setelah total waktu permainan mencapai 27 jam 14 menit sejak program pertama dijalankan.
Sepanjang eksperimen, keempat karakter AI tercatat mati sebanyak 605 kali. Angka ini memperlihatkan bahwa keberhasilan tersebut tidak dicapai melalui rangkaian tindakan yang selalu benar, melainkan melalui proses mencoba, mengevaluasi kesalahan, dan memperbaiki strategi.
Ada keterbatasan dalam eksperimen AI Google
Meski berhasil menamatkan Minecraft, penelitian ini memiliki sejumlah keterbatasan yang perlu diperhatikan.
Pertama, permainan berlangsung dalam mode Survival dengan tingkat kesulitan Easy. Pada tingkat ini, kerusakan akibat serangan musuh lebih rendah dan karakter tidak mengalami kematian akibat kelaparan. Kondisi tersebut membuat tantangan yang dihadapi agen AI lebih ringan dibandingkan tingkat kesulitan yang lebih tinggi.
Kedua, agen AI tidak memahami dunia game melalui gambar di layar seperti manusia. Mineflayer memberikan informasi terstruktur mengenai lingkungan permainan, termasuk jenis blok dan kondisi makhluk di sekitarnya. Dengan demikian, agen bisa mendapatkan informasi yang tidak dapat diketahui pemain hanya dengan melihat tampilan layar.
Sistem tersebut juga dilengkapi plugin untuk membantu menentukan jalur pergerakan karakter. Karena itu, keberhasilan eksperimen tidak bisa disamakan dengan kemampuan AI memainkan game menggunakan penglihatan dan kontrol konvensional seperti pemain manusia.
Ketiga, model Gemini 4 Argon telah memiliki pengetahuan sebelumnya tentang Minecraft dan Mineflayer dari proses pelatihannya. Eksperimen ini lebih berfokus pada kemampuan agen menggunakan pengetahuan tersebut untuk menyusun program, mengatasi masalah, dan mempertahankan rencana jangka panjang, bukan mempelajari Minecraft dari nol.
Peneliti juga mencatat sekitar 22 persen program yang dibuat agen berakhir dengan kesalahan. Selain itu, eksperimen tersebut hanya melaporkan satu kali penyelesaian yang berhasil. Belum ada bukti dari percobaan ini saja bahwa hasil serupa akan selalu tercapai jika eksperimen diulang.
Biaya eksperimen mencapai ratusan dollar AS
Selain waktu dan jumlah program, peneliti turut memperhitungkan penggunaan komputasi selama eksperimen.
Keempat agen memproses sekitar 1,35 miliar token input. Berdasarkan estimasi harga API pengenalan Gemini 4 Argon, biaya hingga berhasil mengalahkan Ender Dragon diperkirakan mencapai 520 dollar AS atau sekitar Rp 9,36 juta dengan asumsi kurs Rp 18.009 per dollar AS.
Angka tersebut menggunakan harga pengenalan atau introductory list price. Jika dihitung menggunakan harga standar, estimasi biaya untuk mencapai kemenangan menjadi sekitar 1.040 dollar AS atau Rp 18,73 juta.
Sementara itu, biaya untuk keseluruhan sesi eksperimen diperkirakan mencapai 810 dollar AS atau sekitar Rp 14,59 juta berdasarkan harga pengenalan. Perhitungan keseluruhan ini mencakup agen tambahan yang bertugas memantau jalannya eksperimen, bukan hanya empat agen yang memainkan game.
Angka tersebut merupakan estimasi berdasarkan penggunaan token dan daftar harga API, bukan laporan biaya operasional aktual Google dalam menjalankan model AI.
Apa arti keberhasilan ini bagi perkembangan AI?
Google DeepMind menilai eksperimen tersebut dapat membantu menguji kemampuan agen AI dalam menyelesaikan pekerjaan kompleks yang membutuhkan banyak tahapan, pemrograman berulang, dan koordinasi dalam jangka waktu panjang.
Kemampuan itu relevan dengan sejumlah pekerjaan di luar game, termasuk rekayasa perangkat lunak dan tugas perusahaan yang melibatkan banyak proses saling bergantung. Dalam pekerjaan semacam itu, agen AI tidak cukup hanya memberikan satu jawaban. Sistem perlu menyusun rencana, menjalankan tindakan, memeriksa hasil, memperbaiki kesalahan, dan melanjutkan pekerjaan hingga tujuan tercapai.
Namun, keberhasilan menamatkan Minecraft belum otomatis membuktikan bahwa agen AI dapat menyelesaikan pekerjaan dunia nyata dengan tingkat keandalan yang sama. Pengujian lanjutan masih dibutuhkan untuk mengetahui apakah kemampuan tersebut bisa diulang secara konsisten, terutama ketika lingkungan lebih rumit dan informasi yang tersedia tidak selalu lengkap.
Eksperimen ini menunjukkan bahwa empat agen AI dapat bekerja bersama selama lebih dari satu hari untuk mencapai satu tujuan dalam lingkungan game yang terkontrol. Seberapa jauh kemampuan tersebut dapat diterapkan pada pekerjaan nyata masih perlu dibuktikan melalui penelitian berikutnya.
