該工作由通用人工智能研究院 × 北京大學(xué)聯(lián)手打造。第一作者鄭欣悅為通用人工智能研究院研究員，共同一作為北京大學(xué)人工智能研究院博士生林昊葦，通訊作者為北京大學(xué)助理教授梁一韜和通用人工智能研究院研究員鄭子隆。

開發(fā)能在開放世界中完成多樣任務(wù)的通用智能體，是AI領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)。開放世界強(qiáng)調(diào)環(huán)境的動態(tài)性及任務(wù)的非預(yù)設(shè)性，智能體必須具備真正的泛化能力才能穩(wěn)健應(yīng)對。然而，現(xiàn)有評測體系多受限于任務(wù)多樣化不足、任務(wù)數(shù)量有限以及環(huán)境單一等因素，難以準(zhǔn)確衡量智能體是否真正「理解」任務(wù)，或僅是「記住」了特定解法。

為此，我們構(gòu)建了 Minecraft Universe（MCU） ——一個面向通用智能體評測的生成式開放世界平臺。MCU 支持自動生成無限多樣的任務(wù)配置，覆蓋豐富生態(tài)系統(tǒng)、復(fù)雜任務(wù)目標(biāo)、天氣變化等多種環(huán)境變量，旨在全面評估智能體的真實(shí)能力與泛化水平。該平臺基于高效且功能全面的開發(fā)工具 MineStudio 構(gòu)建，支持靈活定制環(huán)境設(shè)定，大規(guī)模數(shù)據(jù)集處理，并內(nèi)置 VPTs、STEVE-1 等主流 Minecraft 智能體模型，顯著簡化評測流程，助力智能體的快速迭代與發(fā)展。

• 論文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.08367
• 代碼開源：https://github.com/CraftJarvis/MCU
• 項(xiàng)目主頁：https://craftjarvis.github.io/MCU
• MineStudio：https://github.com/CraftJarvis/MineStudio

開放世界AI，亟需理想的評測基準(zhǔn)！

傳統(tǒng)測試基準(zhǔn)包含有標(biāo)準(zhǔn)答案的任務(wù)（如代碼、推理、問答），但開放世界任務(wù) Minecraft 有著完全不同的挑戰(zhàn)：

• 目標(biāo)開放多樣：任務(wù)沒有唯一解，策略可以千變?nèi)f化；
• 環(huán)境狀態(tài)龐雜：狀態(tài)空間近乎無限，還原真實(shí)世界復(fù)雜度；
• 長周期任務(wù)挑戰(zhàn)：關(guān)鍵任務(wù)持續(xù)數(shù)小時，智能體需長期規(guī)劃。

在這樣的環(huán)境中，我們需要的不只是一個評分系統(tǒng)，而是一個維度豐富、結(jié)構(gòu)多元的綜合評測框架。

MCU：為開放世界 AI 打造的「全方位試煉場」

當(dāng)前已有不少 Minecraft 的測試基準(zhǔn)，但它們普遍面臨「三大瓶頸」：

• 任務(wù)單一：局限于如挖鉆石、制造材料等少數(shù)幾個場景的循環(huán)往復(fù)。
• 脫離現(xiàn)實(shí)：部分建模任務(wù)甚至超出了普通人類玩家的能力范疇。
• 依賴人工評測：效率低下，導(dǎo)致評測難以規(guī)?；茝V。

與之前 minecraft 測試基準(zhǔn)對比示意圖。

針對以上痛點(diǎn)，MCU 實(shí)現(xiàn)了以下三大核心突破：

一：3,452 個原子任務(wù) × 無限組合生成，構(gòu)筑海量任務(wù)空間

MCU 構(gòu)建了一個覆蓋真實(shí)玩家行為的超大任務(wù)庫：

• 11 大類 × 41 子類任務(wù)類型：如挖礦、合成、戰(zhàn)斗、建造等；
• 每個任務(wù)都是「原子級粒度」：可獨(dú)立測試控制、規(guī)劃、推理、創(chuàng)造等能力；
• 支持 LLM 動態(tài)擴(kuò)展任務(wù)，比如：用鉆石劍擊敗僵尸、雨天徒手采集木材、

在沙漠中建一座水上屋。

任意組合這些原子任務(wù)，即可生成無限的新任務(wù)，每一個都對 AI 是全新挑戰(zhàn)！

模擬多樣化真實(shí)世界挑戰(zhàn)。

二. 任務(wù)全自動生成 × 多模態(tài)智能評測，革新評估效率

GPT-4o 賦能，一句話生成復(fù)雜世界：

• 自動生成完整的任務(wù)場景（包括天氣、生物群系、初始道具等）。
• 智能驗(yàn)證任務(wù)配置的可行性，有效避免如「用木鎬挖掘鉆石」這類邏輯錯誤型任務(wù)。

VLM（視覺語言模型）驅(qū)動，徹底改變了傳統(tǒng)人工打分的低效模式：

• 基于 VLM 實(shí)現(xiàn)對任務(wù)進(jìn)度、控制策略、材料利用率、執(zhí)行效率、錯誤檢測及創(chuàng)造性六大維度的智能評分。
• 模型自動生成詳盡的評估文本，評分準(zhǔn)確率高達(dá) 91.5%；
• 評測效率相較人工提升 8.1 倍，成本僅為人工評估的 1/5！

任務(wù)生成 x 多模態(tài)評測流程圖。

三：高難度 × 高自由度的「試金石」任務(wù)設(shè)計(jì)，深度檢驗(yàn)泛化能力

MCU 支持每個任務(wù)的多種難度版本，如：

• 「白天在草原擊殺羊」VS「夜晚在雨林躲避怪物并擊殺羊」；
• 「森林里造瀑布」VS「熔巖坑邊緣建造瀑布」。

這不僅考驗(yàn) AI 是否能完成任務(wù)，更深度檢驗(yàn)其在復(fù)雜多變環(huán)境下的泛化與適應(yīng)能力。

打破「模型表現(xiàn)良好」的幻象：現(xiàn)有 SOTA 模型能否駕馭 MCU ？

我們將當(dāng)前領(lǐng)域頂尖的 Minecraft 智能體引入 MCU 進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)：GROOT：視頻模仿學(xué)習(xí)代表；STEVE-I：指令執(zhí)行型控制器；VPT(BC/RL)：基于 YouTube 行為克隆訓(xùn)練而成的先驅(qū)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這些智能體在簡單任務(wù)上表現(xiàn)尚可，但在面對組合任務(wù)和陌生配置場景時，完成率急劇下降，且錯誤識別與創(chuàng)新嘗試是其短板。

SOTA 模型在 MCU 上的測試結(jié)果。

研究團(tuán)隊(duì)引入了更細(xì)粒度的任務(wù)進(jìn)度評分指標(biāo)（Task Progress），區(qū)別于傳統(tǒng) 0/1 式的「任務(wù)完成率」，它能動態(tài)刻畫智能體在執(zhí)行過程中的階段性表現(xiàn)，哪怕任務(wù)失敗，也能反映其是否在朝正確方向推進(jìn)。

實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前主流模型如 GROOT、STEVE-I、VPT-RL，在原子任務(wù)中尚有可圈可點(diǎn)的表現(xiàn)，但一旦面對更具組合性和變化性的任務(wù)，其成功率便會驟降。甚至對環(huán)境的微小改動也會導(dǎo)致決策混亂。比如「在房間內(nèi)睡覺」這個看似簡單的任務(wù)，僅僅是將床從草地搬到屋內(nèi)，就讓 GROOT 頻繁誤把箱子當(dāng)床點(diǎn)擊，甚至轉(zhuǎn)身離開現(xiàn)場——這揭示了現(xiàn)有模型在空間理解與泛化上的明顯短板。

更令人警醒的是，智能體在建造、戰(zhàn)斗類任務(wù)中的「創(chuàng)造性得分」與「錯誤識別能力」幾乎全面落后。這說明它們尚未真正具備人類那種「發(fā)現(xiàn)問題、調(diào)整策略」的自主意識，而這正是通用智能邁向下一個階段的關(guān)鍵。

MCU 的評測結(jié)果首次系統(tǒng)性地揭示了當(dāng)前開放世界智能體在「泛化、適應(yīng)與創(chuàng)造」這三大核心能力上存在的鴻溝，同時也為未來的研究指明了方向：如何讓 AI 不僅能高效完成任務(wù)，更能深刻理解任務(wù)的本質(zhì)，并創(chuàng)造性地解決復(fù)雜問題。