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yc-software/minecraft-agent-harness

Executa agentes LLM como jogadores de Minecraft via Mineflayer, com sessões persistentes, sandboxes de shell individuais e equipes de múltiplos agentes.

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Último commit
há 8 dias

O que é?

minecraft-agent-harness conecta um modelo de linguagem a um servidor Minecraft para que ele jogue como um jogador comum. Ações como andar, minerar, criar itens, construir, lutar e conversar são realizadas pelo Mineflayer, e a sessão do modelo é gerenciada pelo pi. Os provedores de modelos compatíveis incluem Claude, GPT, Gemini, OpenRouter e qualquer endpoint que use a OpenAI Responses API.

O estado de cada agente é salvo em uma pasta com seu nome, então, ao reiniciar um agente com o mesmo nome, a sessão é retomada. Cada agente recebe um shell com suporte de E2B, Docker ou uma pasta local, onde pode guardar anotações e escrever scripts que chamam suas ferramentas de jogo. As equipes de agentes são definidas em um único arquivo JSON, podem enviar mensagens diretas umas às outras e, opcionalmente, compartilhar uma máquina.

O projeto inclui um servidor de desenvolvimento Paper 1.21.6, uma configuração do Docker Compose e um exemplo de Bed Wars com regras e um árbitro. O suporte a visão está disponível como opção experimental.

Recursos principais

  • 01Conecta Claude, GPT, Gemini, OpenRouter ou qualquer endpoint compatível com a OpenAI Responses API.
  • 02Retoma a sessão do agente após a reinicialização quando ele usa o mesmo nome.
  • 03Fornece a cada agente um shell via E2B, Docker ou uma pasta local.
  • 04Define equipes de múltiplos agentes em um único arquivo JSON, com mensagens diretas entre eles.
  • 05Inclui uma configuração do Docker Compose com um servidor Paper.

Casos de uso

  • Experimentar agentes LLM que atuam em um mundo de Minecraft.
  • Executar uma equipe de jogadores de IA que se coordenam pelo chat.
  • Testar o comportamento de agentes em um jogo como Bed Wars com um árbitro.
  • Estudar como agentes usam sandboxes de shell para escrever scripts para ferramentas de jogo.

Início rápido

  1. 1

    Instale as dependências

    npm ci
  2. 2

    Copie o arquivo env e adicione a chave de API do seu provedor de modelos

    cp .env.example .env
  3. 3

    Inicie o servidor de desenvolvimento do Minecraft (requer Java 21)

    npm run server
  4. 4

    Em outro terminal, inicie um agente com um objetivo

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

Antes de usar

  • Requer Node 22.19 ou superior, uma chave de API de um provedor de modelos e um servidor Minecraft.
  • Por padrão, o shell do agente usa uma pasta local e executa os comandos com as permissões do seu usuário, a menos que Docker ou E2B estejam disponíveis ou você passe --sandbox none.
  • O suporte a visão é experimental.
  • O projeto ainda é recente e tem 100 estrelas, então espere encontrar algumas arestas.

Em coleções

Frameworks e apps de agentes de IA open source

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é minecraft-agent-harness?
Executa agentes LLM como jogadores de Minecraft via Mineflayer, com sessões persistentes, sandboxes de shell individuais e equipes de múltiplos agentes. minecraft-agent-harness conecta um modelo de linguagem a um servidor Minecraft para que ele jogue como um jogador comum. Ações como andar, minerar, criar itens, construir, lutar e conversar são realizadas pelo Mineflayer, e a sessão do modelo é gerenciada pelo pi. Os provedores de modelos compatíveis incluem Claude, GPT, Gemini, OpenRouter e qualquer endpoint que use a OpenAI Responses API.
minecraft-agent-harness é gratuito? Qual é a licença?
minecraft-agent-harness é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
minecraft-agent-harness ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de minecraft-agent-harness foi em 29 de out. de 2026.
Para que posso usar minecraft-agent-harness?
Experimentar agentes LLM que atuam em um mundo de Minecraft. Executar uma equipe de jogadores de IA que se coordenam pelo chat. Testar o comportamento de agentes em um jogo como Bed Wars com um árbitro. Estudar como agentes usam sandboxes de shell para escrever scripts para ferramentas de jogo.
Como instalar minecraft-agent-harness?
Instale as dependências: npm ci Copie o arquivo env e adicione a chave de API do seu provedor de modelos: cp .env.example .env Inicie o servidor de desenvolvimento do Minecraft (requer Java 21): npm run server Em outro terminal, inicie um agente com um objetivo: npm start -- --objective "Gather wood and build a small shelter near spawn"
Onde consigo minecraft-agent-harness?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/yc-software/minecraft-agent-harness

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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