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yc-software/minecraft-agent-harness

Ejecuta agentes LLM como jugadores de Minecraft mediante Mineflayer, con sesiones persistentes, entornos aislados de shell por agente y equipos multiagente.

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hace 8 días

¿Qué es?

minecraft-agent-harness conecta un modelo de lenguaje a un servidor de Minecraft para que juegue como un jugador normal. Acciones como caminar, minar, fabricar, construir, luchar y chatear se realizan mediante Mineflayer, y pi gestiona la sesión del modelo. Entre los proveedores de modelos compatibles están Claude, GPT, Gemini, OpenRouter y cualquier endpoint que implemente OpenAI Responses API.

El estado de cada agente se guarda en una carpeta con su nombre, de modo que, al reiniciar un agente con el mismo nombre, continúa su sesión. Cada agente tiene un shell respaldado por E2B, Docker o una carpeta local, donde puede guardar notas y escribir scripts que llaman a sus herramientas del juego. Los equipos de agentes se definen en un único archivo JSON, pueden enviarse mensajes directos y, opcionalmente, compartir una máquina.

El proyecto incluye un servidor de desarrollo Paper 1.21.6, una configuración de Docker Compose y un ejemplo de Bed Wars con reglas y un árbitro. La compatibilidad con visión está disponible como opción experimental.

Funciones clave

  • 01Conecta Claude, GPT, Gemini, OpenRouter o cualquier endpoint compatible con OpenAI Responses.
  • 02Reanuda la sesión de un agente tras reiniciarlo, siempre que use el mismo nombre.
  • 03Proporciona a cada agente un shell mediante E2B, Docker o una carpeta local.
  • 04Define equipos multiagente en un único archivo JSON y permite que los agentes se envíen mensajes directos.
  • 05Incluye una configuración de Docker Compose con un servidor Paper.

Casos de uso

  • Experimentar con agentes LLM que actúan dentro de un mundo de Minecraft.
  • Ejecutar un equipo de jugadores de IA que se coordinan por chat.
  • Probar el comportamiento de agentes en un juego como Bed Wars con un árbitro.
  • Estudiar cómo los agentes usan entornos aislados de shell para escribir scripts que utilizan herramientas del juego.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala las dependencias

    npm ci
  2. 2

    Copia el archivo env y añade la clave de API de tu proveedor de modelos

    cp .env.example .env
  3. 3

    Inicia el servidor de Minecraft de desarrollo (requiere Java 21)

    npm run server
  4. 4

    En otra terminal, inicia un agente con un objetivo

    npm start -- --objective "Gather wood and build a small shelter near spawn"

Antes de usarlo

  • Requiere Node 22.19 o posterior, una clave de API de un proveedor de modelos y un servidor de Minecraft.
  • De forma predeterminada, el shell del agente usa una carpeta local y ejecuta los comandos con tus permisos de usuario, salvo que Docker o E2B estén disponibles o pases --sandbox none.
  • La compatibilidad con visión es experimental.
  • El proyecto es reciente y tiene 100 estrellas, así que puede tener algunos aspectos poco pulidos.

En colecciones

Frameworks y apps de agentes de IA open source

Temas

#ai-agents#llm#minecraft#mineflayer#multi-agent#sandbox#agent-harness

Preguntas frecuentes

¿Qué es minecraft-agent-harness?
Ejecuta agentes LLM como jugadores de Minecraft mediante Mineflayer, con sesiones persistentes, entornos aislados de shell por agente y equipos multiagente. minecraft-agent-harness conecta un modelo de lenguaje a un servidor de Minecraft para que juegue como un jugador normal. Acciones como caminar, minar, fabricar, construir, luchar y chatear se realizan mediante Mineflayer, y pi gestiona la sesión del modelo. Entre los proveedores de modelos compatibles están Claude, GPT, Gemini, OpenRouter y cualquier endpoint que implemente OpenAI Responses API.
¿minecraft-agent-harness es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
minecraft-agent-harness es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿minecraft-agent-harness sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de minecraft-agent-harness fue el 29 oct 2026.
¿Para qué puedo usar minecraft-agent-harness?
Experimentar con agentes LLM que actúan dentro de un mundo de Minecraft. Ejecutar un equipo de jugadores de IA que se coordinan por chat. Probar el comportamiento de agentes en un juego como Bed Wars con un árbitro. Estudiar cómo los agentes usan entornos aislados de shell para escribir scripts que utilizan herramientas del juego.
¿Cómo se instala minecraft-agent-harness?
Instala las dependencias: npm ci Copia el archivo env y añade la clave de API de tu proveedor de modelos: cp .env.example .env Inicia el servidor de Minecraft de desarrollo (requiere Java 21): npm run server En otra terminal, inicia un agente con un objetivo: npm start -- --objective "Gather wood and build a small shelter near spawn"
¿Dónde consigo minecraft-agent-harness?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/yc-software/minecraft-agent-harness

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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