AIが生成したコードで実現！Llama3.2 3Bが思考する「マイクラ自律型ボット」の仕組みを公開
本記事は、大規模言語モデル（LLM）であるLlama3.2 3Bを活用し、Minecraftのゲーム内行動を自律的に決定するボット（Bot）の構築実験記録です。このボットは、Node.js環境とMineflayerライブラリを基盤とし、Ollamaを通じてローカルで動作するAIに思考を委ねるという仕組みを採用しています。
ボットの動作は、10秒間隔のサイクルで以下のプロセスを繰り返します。まず、`observe()`関数により、ボットの現在の体力、位置、インベントリ、周囲のブロック、エンティティといった環境情報を詳細に取得します。次に、これらの情報を「最終目標：エンダードラゴンを倒す」というプロンプトと共にLlama3.2 3Bに送信します。AIは、現在の状態と過去の記憶（最大50件）を考慮し、実行可能な行動をJSON形式で出力します。このJSONには、`action`（例：`move_to`, `dig`, `craft`）が必ず含まれる必要があります。
AIが出力したアクションは、ボットがMineflayer APIを通じて実行します。特に、AIが「検索」アクションを指示した場合、外部のDuckDuckGo APIを利用して最新の情報を取得し、ボットの記憶（`memory.json`）に永続化することで、長期的なタスク遂行能力を高めています。このシステムは、AIが単なるテキスト生成に留まらず、複雑なゲーム環境における「意思決定エージェント」として機能する可能性を示した、高度な実験的な成果です。
背景
近年、LLMの進化に伴い、AIを単なる対話システムとしてではなく、外部環境と相互作用する「エージェント」として活用する研究が盛んになっています。本記事のボットは、このエージェントAIの概念をゲーム環境（Minecraft）に適用し、AIの推論能力を実用的な行動決定に結びつける試みです。
重要用語解説
- Mineflayer: Minecraftのゲーム内挙動をプログラムで制御するためのNode.jsライブラリです。ボットがゲームサーバー上でプレイヤーのように振る舞うための基盤を提供します。
- Ollama: ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を簡単に実行・管理するためのツールです。本記事では、Llama3.2 3BをローカルAPIとして利用するために使用されています。
- Llama3.2 3B: Metaが開発したオープンウェイトの言語モデルの一つです。本実験では、このモデルの推論能力を利用し、Minecraftの行動計画（JSON形式）を生成させる役割を担っています。
今後の影響
本技術は、AIエージェントが複雑なルールや物理法則を持つ仮想環境（ゲーム、シミュレーション）で自律的にタスクを遂行できる可能性を示しました。今後は、ゲームAIの高度化、自動化されたシミュレーション、さらには産業分野でのロボット制御など、幅広い分野での応用が期待されます。