Amazon Bedrock Minecraft 에이전트는 AWS Bedrock LLM과 Minecraft의 통합 방법을 보여줍니다. 플레이어의 자연어 요청을 해석하여 게임 명령으로 전환하여 자원을 채취하고, 구조물을 건설하며, 지형을 탐험하고, 엔티티와 상호작용할 수 있습니다. 개발자는 행동을 사용자 정의하거나, 모델 파라미터를 조정하거나, 기능을 확장할 수 있습니다. 이 오픈소스 샘플 프로젝트는 AWS SDK, Minecraft 서버 플러그인, Bedrock 모델 추론 기술을 활용하여 AI 기반 게임 경험을 선보입니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Amazon Bedrock Minecraft Agent
Amazon Bedrock Minecraft 에이전트는 AWS Bedrock LLM과 Minecraft의 통합 방법을 보여줍니다. 플레이어의 자연어 요청을 해석하여 게임 명령으로 전환하여 자원을 채취하고, 구조물을 건설하며, 지형을 탐험하고, 엔티티와 상호작용할 수 있습니다. 개발자는 행동을 사용자 정의하거나, 모델 파라미터를 조정하거나, 기능을 확장할 수 있습니다. 이 오픈소스 샘플 프로젝트는 AWS SDK, Minecraft 서버 플러그인, Bedrock 모델 추론 기술을 활용하여 AI 기반 게임 경험을 선보입니다.
추천
Amazon Bedrock Minecraft Agent란?
Amazon Bedrock Minecraft 에이전트는 AWS Bedrock 대형 언어 모델을 활용한 자율 게임 에이전트 오픈소스 프로젝트입니다. Minecraft Java Edition 서버에 연결하고, 플레이어 채팅 요청을 수신하며, Bedrock 모델 API를 이용해 일련의 게임 명령을 생성합니다. 이 명령은 환경을 탐색하고, 자원을 모으며, 구조물을 건설하거나, 엔티티와 상호작용하는 데 사용됩니다. 아키텍처에는 AWS SDK 통합, Node.js 또는 Python 런타임, 텍스트 출력을 게임 내 행동으로 매핑하는 Minecraft 플러그인 또는 봇 프레임워크가 포함됩니다. 이 프로젝트는 맞춤화 가능하게 설계되어 있으며, 개발자는 요청, 모델 파라미터, 행동 스크립트를 조정하여 다양한 게임 및 교육 시나리오에 활용할 수 있습니다.
Amazon Bedrock Minecraft Agent을 사용할 사람은?
- 게임 개발자
- AI 연구자
- 교육자
- 취미 개발자
- AWS 애호가
Amazon Bedrock Minecraft Agent 사용 방법은?
- 1단계: GitHub에서 저장소를 클론합니다.
- 2단계: 의존성(Node.js 또는 Python, Minecraft 서버, AWS SDK)을 설치합니다.
- 3단계: AWS 자격 증명과 Bedrock 모델 엔드포인트를 구성합니다.
- 4단계: 에이전트 플러그인이 포함된 Minecraft Java Edition 서버를 실행합니다.
- 5단계: 서버에 연결하는 에이전트 프로세스를 시작합니다.
- 6단계: 채팅에 자연어 명령을 입력하고 자율 행동을 관찰합니다.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Amazon Bedrock Minecraft Agent의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 자연어 명령 해석
- 자율 탐색 및 자원 수집
- 동적 구조 구축 및 엔티티 상호작용
- AWS Bedrock LLM 통합
- 맞춤형 행동 스크립트
장점
- 빠른 프로토타입 AI 기반 게임 메커니즘
- AWS Bedrock의 능력을 시연
- 수작업 스크립팅 노력 감소
- AI 기반 게이밍 교육 도구
- 완전 오픈소스 및 확장 가능
Amazon Bedrock Minecraft Agent의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- AI 기반 게임 메커니즘 프로토타입
- AI 활용 교육 시연
- 반복 게임 플레이 작업 자동화
- 실시간 AWS Bedrock 생성 AI 데모
Amazon Bedrock Minecraft Agent의 자주 묻는 질문
Amazon Bedrock Minecraft Agent 회사 정보
- Amazon Web Services
Amazon Bedrock Minecraft Agent 리뷰
5/5
Amazon Bedrock Minecraft Agent의 주요 경쟁자와 대안은?
- Microsoft Project Malmo
- OpenAI Gym-Minecraft
- ChatCraft
- CraftAssist
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
1.5M
14.58% AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
594
100.00% Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.
--
Minimax 및 Monte Carlo Tree Search를 사용하여 Azul에서 타일 배치 및 점수 최적화를 수행하는 AI 에이전트입니다.
--
DeepMind의 PySC2 환경을 활용하는 PPO 기반 오픈소스 강화학습 에이전트로 StarCraft II를 훈련 및 플레이합니다.
36
100.00% SoccerAgent는 다중 에이전트 강화 학습을 사용하여 현실적인 축구 시뮬레이션과 전략 최적화를 위한 AI 선수를 훈련합니다.
--
PySC2를 통한 StarCraft II에서 원시 수준의 에이전트 제어와 협력을 가능하게 하는 오픈 소스 다중 에이전트 강화학습 프레임워크.
--
PyGame Learning Environment는 고전 게임에서 AI 에이전트를 훈련하고 평가하기 위한 Pygame 기반 RL 환경 모음을 제공합니다.
--
BotPlayers는 강화 학습 지원이 포함된 AI 게임 플레이 에이전트의 생성, 테스트 및 배포를 가능하게 하는 오픈 소스 프레임워크입니다.
--
Gomoku Battle은 개발자가 고모쿠 게임에서 AI 에이전트를 생성, 테스트, 경쟁할 수 있게 하는 Python 프레임워크입니다.
--
JADE를 사용하는 다중 에이전트 축구 시뮬레이션으로, AI 에이전트들이 협력하여 축구 경기를 자율적으로 경쟁합니다.