Абсолютная автономность без графики
Разработчик проекта agent-wow продемонстрировал работу флагманской модели OpenAI GPT-6 Astra (выпущенной в начале прошлого месяца) в игре World of Warcraft. Ключевая особенность эксперимента — модель играла «вслепую»: она не получала ни одного отрендеренного кадра. Вместо визуального восприятия агент опирался на анализ сетевого трафика и данные о квестах, извлеченные напрямую из SQL-файлов сервера AzerothCore.
Для управления использовался один промпт в Codex в связке с open-source клиентом agent-wow. Агент начал с 1-го уровня, выполнил все квесты в Долине Испытаний (Valley of Trials) и завершил зачистку в деревне Сен'джин (Sen’jin Village).
Техническая архитектура: от протокола к навигации
Проект не использует готовые механики игры, а предоставляет модульную систему. Агент строит картину мира, опрашивая 28 типов серверных сообщений, которые хранятся в памяти. Для навигации был написан вспомогательный модуль на C++, использующий библиотеку Detour и навигационные сетки (mmaps) сервера. Это позволило агенту находить оптимальные маршруты и даже эксплуатировать баги карты там, где отсутствовали коллизии.
Сравнение подходов и результатов
Разработчик отметил, что прямой доступ к файлам сервера эффективнее использования сторонних баз данных (вроде Wowhead), так как гарантирует соответствие данным, на которых работает игра. Ниже приведено сравнение текущего достижения с предыдущими экспериментами модели.
| Параметр | World of Warcraft (Текущий запуск) | Portal (Предыдущий запуск) |
|---|---|---|
| Визуальный ввод | Отсутствует (только сетевой трафик) | Скриншоты + координаты игрока |
| Длительность | 40 минут | ~24 часа (прохождение всей игры) |
| Сложность/Объем | Стартовая зона (1-й уровень) | Полное прохождение |
| Смертей | 0 | Информация недостаточна |
Стратегия и планы на будущее
Агент демонстрировал продуманное планирование: он выполнял цепочки квестов последовательно, продавал хлам, экипировал улучшения и обучал способности до финальной пещеры. Разработчик использовал режим «высоких рассуждений» (high reasoning effort) модели.
Цель проекта — создать «сервер, заполненный ИИ-агентами», чтобы проверить, смогут ли они в одиночку или в группе пройти рейд «Ледяная Корона» (Icecrown Citadel) на героической сложности. Следующий шаг — достижение 80-го уровня одним агентом и использование социальных механик игры для взаимодействия нескольких ИИ.
Источник: Tom's Hardware ↗