发布于2026-09-08 阅读(0)
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OpenAI GPT-6 Astra 模型通过 MCP 协议与 SourcePauseTool 控制《传送门》游戏,完成 3336 次工具调用并自主通关。实验耗时约 24 小时,API 成本约 571 美元,展示了多模态 AI 在 3D 解谜领域的突破性进展。
近日,AI 爱好者 CozyBlaze 进行了一项具有里程碑意义的实验,成功让 OpenAI 最新旗舰模型 GPT-6 Astra 自主通关了 Valve 开发的 3D 解谜游戏《传送门》(Portal)。这一成果不仅验证了大语言模型在复杂交互环境中的操作能力,也为多模态“AI 智能”提供了极具说服力的展示。
实验的关键数据如下:
从早期的 Atari 游戏失利到如今自主通关复杂的 3D 解谜游戏,这一进步标志着 AI 从简单的指令跟随向复杂环境探索的重大跨越。

实验之所以能够成功,关键在于模型与游戏引擎之间的通信机制。CozyBlaze 采用了以下技术方案:
模型通过 MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)与游戏进行交互。MCP 作为标准化的通信层,允许 AI 模型安全地访问外部工具和上下文信息。
实验者修改了 SourcePauseTool,使其能够接收来自模型的指令并控制游戏状态。该工具的核心功能包括:
这种“思考-执行”的循环机制,使得 GPT-6 Astra 能够在复杂的 3D 环境中进行实时决策和操作。
实验过程中出现了显著的时间差异:剪辑视频仅 2 小时,而完整直播长达 24 小时。这主要源于 AI 模型的“思考”过程。
在 AI 进行思考期间,游戏处于暂停状态。模型需要分析当前环境、规划下一步操作,并生成相应的指令。这一过程占据了大量时间,导致实际通关时间远长于人类玩家或视频剪辑后的时长。
尽管 API 调用成本约为 571.18 美元,但实验者 CozyBlaze 澄清,这些费用由其每月 200 美元的 Codex Pro 订阅服务覆盖。这表明,对于高频 AI 实验者而言,订阅制服务可能比按次付费更具经济性。
CozyBlaze 对此次实验持务实态度,承认目前仍存在许多待解决的问题,且该结果不应被视为 AI 能力的标准化基准测试。然而,这一成果具有重要的象征意义:
预计在未来几天,随着 GPT-6 Astra 的进一步推广,我们将看到更多类似的 AI 自主操作实验,推动通用人工智能(AGI)的发展。
原因:模型在每一步操作前都需要进行环境分析和规划,导致大量时间消耗在“思考”阶段。
解决方法:优化 MCP 协议,减少不必要的上下文传输;或采用分层决策机制,将复杂任务分解为子任务,降低单次决策的复杂度。
原因:高频的工具调用和复杂的上下文处理导致 API 费用累积。
解决方法:对于高频实验者,采用订阅制服务(如 Codex Pro)可能更具成本效益;或优化模型调用策略,减少冗余请求。
GPT-6 Astra 自主通关《传送门》的实验,展示了多模态 AI 在复杂 3D 环境中的操作能力。通过 MCP 协议和 SourcePauseTool 的结合,模型实现了从视觉感知到操作执行的闭环。尽管存在耗时和成本问题,但这一成果为通用智能体的发展提供了重要参考。未来,随着技术的优化和成本的降低,AI 自主操作将有望在更多领域得到应用。
以上就是 GPT-6 Astra 自主通关《传送门》实验的详细内容,更多关于 OpenAI 模型技术发展的资料请关注本站其它相关文章!
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