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用鼠标和键盘打游戏的智能体，这就来了！

它不仅能在《我的宇宙》中庸平时玩家一较险峻。

还能玩《神庙隐迹》、《星露谷》，致使不错在未见过的 3D 网页游戏中杀青零样本搬动。

而这，都是由字节 seed团队打造的通用型游戏智能体——Game-TARS完成的。

Game-TARS 基于和洽、可彭胀的键盘—鼠标动作空间考试，可在操作系统、网页与模拟环境中进行大范畴预考试。

依托超5000亿标注量级的多模态考试数据，联接稀少推理（Sparse-Thinking） 与衰减捏续耗损（decaying continual loss），大幅培植了智能体的可彭胀性和泛化性。

在 FPS、绽开宇宙、WEB 游戏等任务中，它的推崇超越了GPT-5、Gemini-2.5-Pro、Claude-4-Sonnet。

这是怎么作念到的？

像东说念主相似用键盘和鼠标打游戏

Game-TARS的中枢调动在于，让智能体不再"调用函数打游戏"，而是像东说念主相似用键盘和鼠标操作。

也便是说，它不仅仅通俗地实施指示，而是真实通过模拟东说念主类操作的容貌完成游戏中的每一个动作。

比较之下，传统智能体常常依赖为特定环境定制的动作集：

在 MCP 或 Code 层，它们不错平直调用 Search ( query ) 完成搜索，无需掀开界面或点击按钮。

在 GUI 层则实施封装好的系统动作，如"双击"或"按下热键"。

这些容貌固然高效，却缺少通用性。一朝换个操作系统或应用环境，智能体就无法可想。

为措置这个问题，Game-TARS 专注于最底层的Human Actions（东说念主类动作）：

mouseMove ( dx, dy ) ：鼠标相对出动，包括 x 轴和 y 轴。

mouseClick ( buttons ) ：鼠标点击，如左键、右键或中键。

keyPress ( xkeys ) ：键盘按键，包括单个按键和按键组合。

这种想象使智能体的动作指示集与任何特定应用或操作系统解耦，杀青了与东说念主类用户物理交互容貌的平直对都——

即Human-Native Interaction（东说念主类当然交互）。

由此，Game-TARS 界说了一个可彭胀、和洽的动作空间，让智能体告别高层级指示，平直来源"玩"，极地面提高了可彭胀性和泛化性。

考试经由

与传统游戏机器东说念主或模块化东说念主工智能不同，Game-TARS 将视觉感知、政策推理、动作实施和永恒牵挂整合到一个视觉谈话模子（VLM）中。

智能体无需针对每款游戏编写特定代码或次序，就能自主学习操作，并在各式游戏中完成任务。

为杀青这少许，Game-TARS 将该智能体构建为一个自总结的、参数化的政策，并期骗和洽的键盘—鼠标动作空间进行考试，包括捏续预考试和后考试两个阶段，

在预考试阶段，团队聘请的ReAct范式，联接稀少推理（Sparse Thinking）——只在重要决议点交错进行推理和行径，以模拟东说念主类证据方式。

具体作念法包括：

离线想维链 + 在线"边作念边说"（Think-Aloud）：标注者在实施任务时，通过音频及时抒发想考，生成原生、即时推理的 ReAct 序列。

多模态同步汇聚：系统并行录制屏幕帧、鼠标键盘输入及音频，然后通过 ASR 转翰墨，再用大谈话模子去噪、增强逻辑。

视觉锚点因果对都：用屏幕鼠标光标动作锚点，精准对都每个动作信号到其实施帧，规复因果链。

轨迹构建与优化：两帧间的统共键鼠操作吞并为动做事件，无操作记号为 no-op；推理时辰戳重定位到语义关系的动作，生成高度同步、因果一致的考试序列。

此外，为了措置"行径惯性"问题，Game-TARS 引入了指数衰减权重，对一语气重叠动作按指数裁汰权重，确保新动作得回满盈热心，让模子更专注于高熵动作升沉，学习出更闲散、泛化能力更强的政策。

在超越 2 万小时、约 5000 亿 token 的游戏数据上大范畴预考试后，商议插足后考试阶段，进一步强化智能体在特定任务中的实施能力和交互智能，重心培植三大中枢能力：

指示顺从：就地替换按键绑定（如把 W 换成 X 代表"上前"），迫使模子依赖系统辅导解析动作语义。同期让模子基于面前帧瞻望中间动作，加深对动作—情景因果关系的解析。

稀少想维能力：定位重要决议点，只在高熵依次增强推理；通过阻隔微调（rejection fine-tuning）强化高效稀少想维，让智能体学会在重要期间三想此后行。

永恒牵挂：引入双层牵挂机制——短期牵挂保存最新图像，永恒牵挂只保留风雅的稀少想维文本。

此外，为了将能力彭胀到游戏除外，后考试还引入了跨领域轨迹数据，包括代码生成、GUI 自动化和科研任务，匡助 Game-TARS 从游戏玩家成长为多功能通用策动机用户。

在具体的考试细节上，商议聘请了和洽的、单阶段的捏续预考试依次，将所非凡据源和会在全部，并对模子进行了超越 5000 亿个 token 的考试。

在后考试阶段，对约 200 亿个尽心筹划的高质地 token 进行了微调。

履行考据

商议来源通过在《我的宇宙》中测试智能体的能力，考据了和洽动作空间和大范畴捏续预考试的灵验性。

与 grounding-based 或基于 API 的动作不同，商议发现和洽动作空间在考试数据少于 10B 时，领先在奏凯率方面并未超越基于 GUI 动作的智能体。

然而，和洽动作空间的重要上风在于其可彭胀性——不错高效地网罗大范畴数据，况且智能体不错使用一致的体式跨统共游戏进行预考试。

彭胀实考据明，这种和洽动作空间为杀青通用智能体提供了不凡的基础。

当在宽阔的通用策动机使用数据语料库上进行考试后，基于和洽动作空间的 Game-TARS 在《我的宇宙》中的推崇比当年起先进的人人模子提高了约2倍。

正如开头 demo 中所展示的，商议进行了等闲评估：包括 FPS 游戏 Vizdoom、3D 模拟器 Miniworld 和在线网页游戏 。

履行标明，Game-TARS 的迷你版块在各式任务上超越了着名的预考试模子，如 Gemini-2.5-Pro 、GPT-5 和 Claude-4-Sonnet ，展示了在不同领域中的不凡性能。

此外，履行标明 Game-TARS 在考试和推理经由中都具有可彭胀性。

总的来说，Game-TARS 依靠通俗、通用的原生键盘和鼠标动作空间，杀青了大范畴跨领域考试。

这一想象不仅培植了智能体的彭胀性，也为明天在更多任务和环境中的泛化能力奠定了基础。

One more thing

Game-TARS 的第一作家是北京大学东说念主工智能商议院博士生——王子豪。

王子豪师从梁一韬教悔，主要商议标的聚焦于绽开式通用智能体的构建，涵盖策动机应用、具身游戏与深度商议等领域，勇猛于通过大型预考试模子培植智能体的泛化与自主能力。

当今，他在字节超越 Seed 团队担任商议实习生。

参考一语气

[ 1 ] https://arxiv.org/pdf/2510.23691

[ 2 ] https://zhwang4ai.github.io/

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—  完  —

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