史蒂夫AI

Steve 充当 AI Agent——如果你启用多个实例，它甚至能组成一整支 Agent 团队。你只需描述你想要什么，Steve 就会理解上下文、制定计划并执行。其概念与自然语言代码助手相同，只不过这里的“输出”不是代码：而是直接在你的 Minecraft 世界中行动的实体 Steve。

界面很简单：按 K 打开命令面板并输入你的请求。Agent 会处理一切——解读、规划和游戏内执行。说一句*“挖点铁”，Agent 便会推理生成深度、导航到正确的层数、定位矿脉并开采资源。要一座房子*，它会评估可用材料、生成合适的布局，并逐块建造。

真正有趣的地方在于多 Agent 协作。当多个 Steve 共同完成同一任务时，它们不只是各自独立行动——而是积极协作，防止冲突并优化工作量分配。让三个 Agent 建造一座城堡，它们会自动划分蓝图、彼此分配区域，并并行建造。

这些 Agent 并不是在执行脚本化的行为。它们完全依据自然语言指令运作，从而实现：

• 资源开采，采用最优挖矿策略
• 自主建造，包括布局规划和材料管理
• 战斗与防御，具备威胁评估和团队协作
• 探索与采集，使用动态寻路
• 协作执行，具备自动负载均衡和冲突预防

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工作原理

每个 Steve 运行一个 Agent 循环：

1. 你的命令被发送到一个 LLM（由 Groq 提供高速推理支持）。
2. LLM 将你的请求分解为结构化的游戏指令。
3. 这些指令使用 Minecraft 的实际机制执行。
4. 如果某一步失败，Agent 会再次查询 LLM 以生成新计划。

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多 Agent 协作

当多个 Steve 协同工作时，一个专门的协调系统会确保无缝的团队行为：

• 任务会被自动划分为多个区块。
• 每个 Agent 认领一部分工作。
• Agent 会避免在相同位置放置方块。
• 如果某个 Agent 提前完成，职责会重新平衡。

所有协调都在服务端通过一个确定性管理器处理，该管理器跟踪建造、分配任务，并防止竞态条件或不一致状态。