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[IT뉴스]구글 AI 에이전트 협업해 마인크래프트 27시간 만에 깼다…실험은 ‘쉬움’ 난도

온카뱅크관리자

2026-10-19 09:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">제미나이 기반 에이전트 4개<br> 역할 나누고 코드 작성하며 최종 보스 격파<br>605회 죽으며 전략 수정<br>게임 내부 정보 활용해 실제 적용은 검증 필요</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="YidKbKsAwg">
          <p contents-hash="560d9ead97c9261a770e3e49b14bcc8b742dcbecbe7fc26ab1453c8b2d94969a" dmcf-pid="GnJ9K9OcIo" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] 구글 딥마인드의 AI 에이전트 4개가 역할을 나누고 코드를 직접 작성해 게임 마인크래프트의 최종 보스를 27시간14분 만에 물리쳤다. AI가 장시간 과제를 계획·실행하고 협업하는 능력을 보여줬지만, 쉬움 난도와 게임 내부 정보 활용 등 실험 조건에는 한계가 있다.</p>
          <p contents-hash="d752d092c6609b86bbd3b17de01245aab1389056543fd9a9d8e723b40014953e" dmcf-pid="HLi292IkEL" dmcf-ptype="general">구글 딥마인드 연구진은 15일(현지시간) 이 같은 실험 결과를 담은 논문을 공개했다. 에이전트들은 무작위로 생성된 세계의 서바이벌 모드에서 시작해 최종 보스인 엔더 드래곤을 격파했다. 이 과정에서 프로그램 2783개를 작성·실행했고, 캐릭터는 총 605회 사망했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="98ecf8f6b832fde5d310be84311d6e73ada5700703400f23ac4a7ef2e67bcda6" dmcf-pid="XonV2VCEDn" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="MS 마인크래프트 (사진=마이크로소프트코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/19/Edaily/20261019091723198eubk.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="WpFlhl6bOa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/19/Edaily/20261019091723198eubk.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            MS 마인크래프트 (사진=마이크로소프트코리아)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="49cde0743de771b0e78c7460e99ac5e4b2439c2fa644dd7ba4e32ed971b52923" dmcf-pid="ZgLfVfhDwi" dmcf-ptype="general">
           AI 에이전트는 목표를 전달받으면 필요한 작업을 계획하고, 도구를 이용해 실행한 뒤 결과를 확인해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템이다. 질문에 답하는 데 그치지 않고 여러 단계의 작업을 이어서 수행하며, 예상치 못한 상황에 대응하는 것을 목표로 한다. 여러 에이전트가 협력하면 각자 맡은 일을 나누고 진행 상황과 정보를 공유할 수 있다.
          </div>
          <p contents-hash="dc2ddc255458c2b16eeae49581f893c07a8a2cfa5932377742577ee0376edbc3" dmcf-pid="5ao4f4lwmJ" dmcf-ptype="general">연구진은 에이전트들에게 최종 목표와 기본적인 도구 사용법만 제공했다. 역할이나 공략 순서는 미리 정하지 않았다. 에이전트들은 실험 시작 약 10분 뒤 채팅으로 식량 수집, 다이아몬드 채굴, 도구 제작 등을 나눠 맡았다. 이후 게임 상황에 맞춰 전략을 바꾸고 문제 해결 방법을 공유했다.</p>
          <p contents-hash="1ff49bddbfd654d27cec5dd7a56342962103a1abd4b707729d4fc45a9c816de0" dmcf-pid="1Ng848Srsd" dmcf-ptype="general">게임을 조작하는 방식도 사람과 달랐다. 에이전트들은 오픈소스 라이브러리 ‘마인플레이어(Mineflayer)’를 이용해 게임 속 위치와 체력, 소지품 등을 확인했다. 이동·채굴·제작을 수행하는 코드를 직접 작성하고, 실행 결과와 오류를 확인해 수정하는 과정을 반복했다.</p>
          <p contents-hash="7b23ca27e2325cb5be372c61c27fe0f88e45e3e92ef0a1c7d121a7006490f242" dmcf-pid="tgLfVfhDOe" dmcf-ptype="general">동료의 실패를 수습하기도 했다. 한 에이전트가 차원문을 여는 데 필요한 아이템 12개를 들고 가다 익사하자, 다른 에이전트가 위치 정보를 공유받아 아이템이 사라지기 전에 회수했다. 요새를 찾을 때는 서로 다른 지점에서 아이템을 던져 비행 경로를 계산하고, 두 경로가 만나는 지점을 바탕으로 위치를 추정했다.</p>
          <p contents-hash="df9d8a3699947d50d0f4d06e5c87d9179229c62362a378a472ef999ce22a1e7d" dmcf-pid="Fao4f4lwwR" dmcf-ptype="general">최종 전투에는 약 14시간이 걸렸다. 에이전트들은 반복해서 죽으면서 드래곤의 행동을 관찰하고 전투 전략을 수정했다. 드래곤의 체력을 회복시키는 기둥 위 수정들을 파괴한 뒤 최종 보스를 쓰러뜨렸다.</p>
          <p contents-hash="811e903d8af6f8f4135707fc6a683f70739576998ae7e25ba6f3db99b480c7dd" dmcf-pid="3Ng848SrOM" dmcf-ptype="general">연구진은 이번 실험이 AI의 장시간 작업 수행과 협업 능력을 보여준다고 설명했다. 목표를 여러 작업으로 나누고, 필요한 도구를 만들며, 실패를 수정하는 능력은 복잡한 소프트웨어 개발이나 기업 업무에도 활용될 수 있다는 것이다. 실험 비용은 당시 출시 할인 요금 기준 약 520달러로 추산됐다.</p>
          <p contents-hash="336fbc35abe5459d11a1a392e6bec17697e9773ce49ae886342dbcf724e4ec9d" dmcf-pid="0ja686vmmx" dmcf-ptype="general">다만 실험 조건에는 한계가 있다. 에이전트들은 게임 전용 라이브러리를 통해 벽 뒤 블록과 드래곤의 내부 상태 등 일반 이용자가 화면만으로 알기 어려운 정보에 접근했다. 길찾기 기능도 활용했으며, 게임 난도는 ‘쉬움’이었다. 한 차례의 실험만으로 성공을 반복할 수 있는지도 확인되지 않았다.</p>
          <p contents-hash="77f89f2d12b646aba878003eea6e769f3aa90641a60e9811b6489b3870ef553b" dmcf-pid="pANP6PTsIQ" dmcf-ptype="general">이번 실험은 게임 승리 자체보다 AI가 목표를 세부 작업으로 나누고, 코드를 작성해 실행하며, 실패를 복구하고 다른 AI와 협력해 과제를 완수했다는 데 의미가 있다. 다만 이러한 능력이 실제 업무에서도 안정적으로 작동하는지는 다양한 환경에서 추가 검증이 필요하다.</p>
          <p contents-hash="99f0efdd067ce4a62d20819f26a8b4a54889a174c61f748727124ac78f848ff9" dmcf-pid="UcjQPQyOrP" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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