糟糕！现在 Agent 也会这招了：原神翻倍赚，启动！
咳咳，这其实是字节最新手搓出来的原神 Agent —— Lumine。
不仅在《原神》里玩得很 6，跑图开荒以及动辄几个小时的长主线任务，Lumine 都能自己搞定，而且水平还不菜。
（唔，我的膝盖中箭了）
而且还能举一反三玩其它没学过的游戏，例如《鸣潮》、《崩铁》，还有难倒一众手残党的《黑悟空》……也是 so easy～
话不多说，先上效果：
原神实机效果演示
跑图碰到小怪？Lumine：交给我吧！
不仅能够动态追踪敌人位置、精准射击远距离目标，队伍角色切换也相当流畅，当然珍贵的宝箱也要收入囊中～
难度 next level，Boss 战中，Lumine 也展现出了超强的理解能力。
各种解谜关卡也是不在话下，比如沿着风场方向收集风神瞳：
这空间感知能力 nice！
还能在多个 NPC 环境中锁定指定对象，完成 NPC 对话。
一些 GUI 操作，比如材料制作、使用传送锚点、切换角色武器，Lumine 都能通过鼠标移动的方式完成。
而对于一些更为复杂的长指令，只需要为 Lumine 提供清楚任务的先验信息或者任务步骤，Be like：切换角色为凯亚，不断释放 E 技能冻结水面，以收集前方浮在水面上的风神瞳。
All in all，人类旅行者会的，这个 Agent 也可以会，这下新地图开荒再也不用担心没有游戏搭子啦～
那么到底是如何做到让 Agent 自己玩游戏的呢？
专为 3D 开发世界交互设计
首先 Lumine 是基于 Qwen2-VL-7B-Base 模型搭建的，继承了其在大规模网页数据训练中获得的多模态理解与生成能力。
然后采用类人交互范式，通过统一的语言空间建模所有操作和推理翻倍赚，实现感知、推理、行动的无缝融合。
具体来说，包括三大核心机制设计：
1、感知空间（Observation Space）：
在视觉输入上，将游戏画面帧调整至 720P，然后以每 200ms 速度处理一帧，这样既能平衡文本可读性和计算效率，又能避免遗漏关键时序事件。
此外，保留历史推理轨迹与动作记录，为决策提供完整的上下文信息支撑。
2、 混合思考策略（Hybrid Thinking）：
要求 Agent 在每一步发生前，都要事先判断是否需要进行思考，仅在关键场景生成内心独白式推理（如环境突变、计划失效、新目标出现）。
简单场景（如常规移动、重复操作）则直接输出动作，提高计算效率。
3、键盘与鼠标操作建模（Keyboard and Mouse Modelling）：
将所有操作都纳入语言空间，定义为鼠标位移和按键序列的格式。
然后采集高质量《原神》操作数据，并执行三阶段训练流程：
第一阶段：预训练掌握基础动作。
混合 80% 游戏动作数据和 20% 多模态网页数据，让模型从图像 - 动作对中学习基础的视觉运动能力，同时保留模型通用知识与感知能力。
得到的 Lumine-Base 模型，逐步涌现出物体交互、基础战斗、GUI 操作等核心能力，为后续理解游戏机制奠定了基础。
第二阶段：指令跟随训练。
使用 38 类任务场景下的 200 小时指令 - 图像 - 动作数据，让模型理解自然语言指令，并将动作与语言完成关联。
此时输出的 Lumine-Instruct 模型，可完成 10 秒至数分钟短周期任务，成功率超 80%。
第三阶段：决策推理训练。
为了让模型学会自主规划、反思与修正，完成数小时以上的长任务，团队使用 15 小时的人工标注推理数据，并将指令输入替换为历史推理，让模型生成新推理和对应动作。
然后 Lumine-Thinking 就能在没有人类干预的情况下，自主完成长周期任务。
另外翻倍赚，为了解决模型在游戏中的实时交互问题，团队还进行了上下文管理和多维度实时优化。
通过滑动窗口机制与推理触发刷新策略，平衡 "历史信息利用" 与 "计算效率"，保障长周期任务中的行为一致性。
然后利用分阶段优化策略：流式 LLM →张量并行→ LLM 量化→推测解码→基础设施优化，实现端到端延迟降至 129.8ms。
而这些也在实验结果中得以验证。
除了《原神》，其它游戏也都会
为了验证 Lumine 各版本（Base/Instruct/Thinking）在 3D 开放世界中的能力边界，实验分别对其在基础任务完成度、长周期剧情执行效率、跨场景泛化性以及跨游戏适配性上，与主流 VLMs 进行了对比。
首先在无语言指令的情况下，Lumine-Base 呈现阶梯式能力涌现：
基础交互能力：成功掌握物体交互（如拾取物品、打开宝箱）、2D GUI 操作（如点击对话框、切换菜单）、基础移动（跑、跳、爬），总成功率超 90%，但该阶段没有目标导向（如不会主动寻找任务物品）。
游戏机制理解：能够自发运用元素反应（如丽莎放电触发超导），理解游戏中存在体力值限制（在爬高时会自动停顿恢复体力），但复杂机制（如元素爆发充能、角色切换策略）仍需后续训练强化。
场景适配局限：仅能在训练覆盖的蒙德区域活动，一旦进入未训练场景（如璃月）后，因地形识别不足，容易卡在障碍物处，没有自主导航能力。
然后针对语言指令驱动的短周期任务，Lumine-Instruct 在全类别任务完成率中均领先于主流 VLMs。
例如简单任务上，Lumine-Instruct 的成功率为 92.5%，与 GPT-5（89.8%）差距较小，但动作连贯性更好。
在困难任务中，这种优势则更为显著，成功率为 76.8%，远超第二名 Gemini 2.5 Pro 的 52.4%，表现出更好的战术规划。
在未见过的璃月场景中，它也是唯一能够在陌生区域中自主导航的模型。
然后测试 Lumine-Thinking 在无人工干预下的长剧情执行效果，以蒙德主线为核心场景。
第一章总耗时 56 分钟，任务完成率 100%，全程无卡顿。相比之下，GPT-5 耗时 112 分钟，Gemini 2.5 Pro 未完成。
第二、三章合计耗时 4.7 小时，完成率为 98.2%，其它模型中只有 Gemini 2.5 Pro 完成 65% 任务，耗时超 8 小时。
而在未训练过的其它三款游戏中，Lumine-Thinking 也表现出了其通用 Agent 特性。
比如和《原神》同为开放世界的《鸣潮》，在主线前 100 分钟剧情里，Lumine-Thinking 总耗时 102 分钟，完成率 100%，证明了其对相似玩法的快速适配能力。
玩法差异较大的回合制开放世界《崩坏 · 星穹铁道》中，Lumine-Thinking 通过第一章主线总耗时 7.2 小时，完成率 92.3%，是唯一能完整通关的模型。
高难度的 3A 游戏《黑神话 · 悟空》中，要完成新手教程和第一章前半段，Lumine-Thinking 需耗时 2.1 小时，完成率 85.7%。在躲避 Boss 攻击上整体行动流畅，但是在写实画风识别上，存在误判的情况出现，还需强化视觉动态特征识别。
总的来说，相比于依赖预定义动作库的 VLMs，Lumine 的动作响应速度更快，从感知到行动的过程更高效；仅在关键节点启动推理的策略，也更好地保证了长任务连贯性；同时拥有更强的跨场景跨游戏的泛化能力。
OMT
其实游戏场景，一直都是通用 Agent 的试验场。
除了字节，谷歌等公司也都在使用游戏场景训练 Agent，比如他们最新推出的 SIMA 2 ——一个能够在《模拟山羊 3》等虚拟游戏场景中遵循基本指令的通用型 AI。
相比于上一代 Agent SIMA，它这次基于 Gemini 模型建立，不仅能够遵循基本指令，而且集成了强大的推理能力，可以理解和完成长时间的复杂任务、文本语言或图像等多模态提示，还能理解不同的语言甚至标点符号。
在 Genie 3 全新生成的世界中，SIMA 2 也能合理地自我定位，理解用户指令、采取合理行动。
而无论是字节，还是谷歌 DeepMind，他们都代表了一条非常清晰的 Agent 发展路径：在大型 3D 游戏中构建具身 AGI。
他们相信，游戏里的通用 Agent 终有一天，会进入现实物理世界，转变为最终的具身智能。
参考链接：
[ 1 ] https://www.lumine-ai.org/
[ 2 ] https://arxiv.org/abs/2511.08892
[ 3 ] https://deepmind.google/blog/sima-2-an-agent-that-plays-reasons-and-learns-with-you-in-virtual-3d-worlds/
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