Hao AI Lab 开源 Minecraft 智能体 Jev，真人对战胜率达 70%

Hao AI Lab公布了Minecraft智能体Jev的实时决策实验：系统通过提示词和外部控制流程迭代，而非重新训练对局模型，并在Block UHC模式的公开对局中取得70%胜率，关注点在于低延迟智能体能否通过提示工程适应动态环境。

• 实验博客称，Jev每次决策约需24毫秒，DJev-serve相较其对照推理引擎的受控测试快约2.5倍。
• 在首轮公开测试中，54名玩家进行了1,795场对局；其中Block UHC包含武器、方块和环境因素，Jev赢得870场中的70%。
• 系统主要修改的是提示词、可选动作和决策控制流程，博客称模型本身保持不变，并由大型语言模型根据日志提出修改、再经人工审核。
• 博客同时报告，Sumo模式中真人玩家赢得88%，且延迟比较包含不同负载和时间段，因此结果不能概括为所有游戏或现实任务中的优势。
• 影响/看点：这说明提示层和动作编排可能在固定模型下改善实时决策，但能否迁移到支付风控或机器人等任务，仍取决于环境复杂度、延迟预算、对手变化和独立基准测试。资料依据:
• Hao AI Lab《Real-Time Decisions with Jev: Self-Evolution and a 24 ms Engine on NVIDIA Blackwell》（2026-10-05）：https://haoailab.com/blogs/mcjev/
• Hao AI Lab DJev代码仓库（2026-10-05）：https://github.com/mmastrac/djev

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