当Claude走进Minecraft：一个可控AI Agent的真实诞生

这是一场把大语言模型从聊天框带进真实世界的现场实验。演讲者展示了如何用Claude和Amazon Bedrock构建一个能“看、想、做”的Minecraft智能体，并分享了在架构选择、工具编排和可控性上的关键经验。

为什么Minecraft是Agent实验的理想试验场

要理解这场演示的价值，首先要明白演讲者为什么选择Minecraft。它并不是为了炫技，而是因为Minecraft天然具备一个Agent实验所需的全部要素：实时世界、丰富工具、可交互环境和高度不确定的用户指令。在演讲一开始，他用一句玩笑点破了风险：“they say you should never live demo with kids， animals and an LLM”，但也正是这种不确定性，才是真实世界Agent必须面对的挑战。

在这个设定中，Minecraft聊天框就是Agent的“输入接口”，而挖矿、移动、寻找生物、建造结构等行为，则天然构成了工具集合。用户一句模糊的指令，比如“dig a hole”或“find a pig”，并没有明确步骤，却要求Agent自主规划。这正好映射了现实中企业对AI Agent的期待：不是执行脚本，而是理解意图并完成任务。

演讲者强调，这里的关键不在于游戏本身，而在于它让Agent的“思考—行动—反馈”循环变得可见。你能亲眼看到模型如何把语言转化为行动，也能立刻发现失败和意外，这比任何PPT都更诚实。

Rocky的诞生：从Bot到Agent的关键一跃

这个Minecraft Agent有一个名字：Rocky，取自Bedrock。Rocky不是简单的脚本机器人，而是一个通过聊天驱动、由大语言模型决策的Agent。演讲者在现场展示了Rocky的基本能力：跳跃、移动、定位玩家、寻找猪，甚至攻击目标。观众最常做的一件事，是让Rocky去打那只可怜的猪，他调侃道：“human behavior is even more fascinating than LLMs”。

真正有意思的转折发生在“dig a hole”的演示中。Rocky不仅按照参数挖了一个2×2的洞，还在被困后自己想办法爬了出来。演讲者坦言，这是“behavior that we didn’t expect and it just works”。这并不是提前写好的逻辑，而是Agent在工具和环境约束下自然涌现的结果。

Rocky的所有动作都通过聊天触发，参数直接来自自然语言。这种设计让Agent既足够灵活，又能被普通用户理解，也为后续的复杂行为（比如建造）打下了基础。

架构的反复推翻：为什么最终选择Amazon Bedrock

在技术路径上，这个项目并非一蹴而就。最初，演讲者和许多人一样，用LangChain在Lambda上尝试构建Agent，但随着工具和动作数量增加，复杂度迅速失控。更关键的是，Minecraft Bot需要状态，而无服务器环境并不适合承载像Mineflayer这样的有状态框架。

他们曾用Amazon SageMaker托管Cohere模型，但很快发现这仍然“不够托管”。最终的选择是：Minecraft服务器和Mineflayer运行在容器（Amazon ECS）中，而Agent本身交给Agents for Amazon Bedrock。Bedrock提供了统一的模型API，可以在Claude、Cohere、Llama等模型之间切换，而不改变应用结构。

演讲者明确解释了为什么选Claude 3 Haiku：不是因为它最聪明，而是“fast”。在实时交互的游戏世界里，延迟比智商更重要。更重要的是，Bedrock Agent提供了他反复强调的能力——“Return Of Control”，也就是每次工具调用后，控制权必须返回到Agent，而不是让模型无限生成。

从挖洞到造沙发：提示工程如何决定上限

整场演示的高潮，是Rocky现场“造物”。当被要求建造一个“双层沙发”时，Claude并没有直接输出文本，而是被要求生成严格的JSON结构，用于驱动Mineflayer在三维空间中放置方块。演讲者展示了这段系统提示词：你是“an expert Minecraft builder”，必须“strictly adhere”规则，否则“it goes bananas”。

这段经历清楚说明了提示工程的真实作用：不是写一句聪明的话，而是为模型设定清晰的边界和格式，让它的创造力在可执行范围内释放。最终，Rocky成功用方块搭出了一个略显抽象、但逻辑自洽的双层沙发。那一刻，观众能直观看到语言如何被翻译成空间结构。

这也再次印证了演讲者的判断：LLM本身“is magic”，但真正让魔法变成工程能力的，是工具定义、参数设计和可控的Agent工作流。

总结

这场Minecraft演示并不是在告诉我们“AI已经无所不能”，恰恰相反，它展示了一个可控、可调试、会犯错的真实Agent是如何被一步步打造出来的。真正的启发在于方法论：选择合适的环境、接受不确定性、重视延迟和控制权，并用工程化的方式约束模型的创造力。对于任何想把大语言模型带出聊天框的人来说，Rocky都是一个值得反复研究的起点。

关键词： AI Agent， Claude 3 Haiku， Amazon Bedrock， Minecraft， 提示工程

事实核查备注： 视频标题：Claude plays Minecraft！；Agent名称：Rocky（Bedrock缩写）；Bot框架：Mineflayer；云服务：Amazon Bedrock、Amazon ECS、AWS Lambda、Amazon SageMaker；使用模型：Claude 3 Haiku（Anthropic）、曾提及Cohere模型；Agent能力关键词：Return Of Control；演示环境：Minecraft聊天驱动Agent；项目为开源并提供GitHub链接。