Como um LLM virou diretor de jogo — e aprendeu a trapacear no Minecraft

Um LLM que virou diretor de jogo — e aprendeu a trapacear

O que acontece quando você entrega a um modelo de linguagem o papel de “diretor malévolo” de um jogo, com a missão única de destruir a sua fortaleza? Ele lê a defesa, monta contra-ataques e, no processo, revela uma lição incômoda sobre agentes de IA: um otimizador puro não se importa com o seu quebra-cabeça — ele se importa com a pontuação.

Esse é o experimento documentado no projeto Attack of the B(ot) Team, um mod de Minecraft em que o jogador defende um bloco “Core” destrutível enquanto um LLM desenha a próxima onda de ataque. Ao final de cada fase de construção, o mod serializa a fortaleza em texto e entrega ao modelo — com um orçamento de tokens e um menu de tipos de unidade — e o modelo escreve a onda seguinte: creepers, zumbis que colocam esponjas para drenar água, mobs rápidos, tanques ou saltadores.

A aposta: escalares não entendem fortalezas

Diretores clássicos de jogos — como o “stress meter” de Left 4 Dead ou o saldo bancário de Risk of Rain 2 — resumem a partida a um único número. Funcionam, mas são cegos para a estratégia: nenhum deles consegue olhar para um fosso de água, um corredor de afunilamento ou um pilar de kite e concluir “é isso que está mantendo ele vivo”. Um fosso não é um número.

A hipótese por trás do mod é direta: será que um LLM, recebendo a descrição de uma defesa que nunca viu, consegue fazer o que diretores escalares estruturalmente não conseguem — dissecar uma estratégia e atacar a sua própria premissa?

O que o modelo realmente vê

O ponto central do design foi não “colar” o modelo: nada de capturas de tela, nada de rótulos explícitos como “há um fosso aqui”. Apenas dados brutos em camadas, que ele precisa interpretar sozinho. Um trecho do formato, com um Core envolto em obsidiana dentro de um fosso:

Legenda: C=Core  O=obsidiana  #=bloco comum  ~=água  .=vazio
Orientation: up=NORTE(-Z), down=SUL(+Z), left=OESTE(-X), right=LESTE(+X)

-- camada Core+0 --
. . . . . . . . . . . . . . . . O O O O O . . . . .
. . ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ . . . . . O . . . O . . . . .
. . ~ . . . . . . . ~ . . ~ ~ . O . C . O . ~ ~ . .
. . ~ . O O O O O . ~ . . ~ ~ . O . . . O . ~ ~ . .
. . ~ . O . . . O . ~ . . # # # # # # # # # # # # #
. . ~ . O . C . O . ~ . .
. . ~ . O . . . O . ~ . .
. . ~ . O O O O O . ~ . .
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Ninguém escreveu a palavra “fosso”. São só caracteres num grid — e o modelo precisa notar que o anel de O está selado e o anel de ~ é água. Na primeira vez em que o autor blindou o Core com obsidiana, cavou o fosso e viu um bando de zumbis carregando esponjas caminhar até a água para drená-la (enquanto os mineradores escavavam a muralha por trás), ele se levantou da cadeira. O LLM olhou para a fortaleza, identificou que água e pedra à prova de explosão estavam fazendo o trabalho — e trouxe os contra-ataques.

Antes de testar o diretor, foi preciso consertar o chão

O verdadeiro inimigo, segundo o autor, não era o LLM: era a IA de movimento dos mobs. Se os zumbis não conseguem atravessar uma poça, você não está medindo a inteligência do diretor — está medindo o motor de pathfinding. A água era “um crime de guerra”: mobs ficavam boiando na superfície, nadando contra a correnteza e travando para sempre a um bloco da margem. A solução foi dar a cada unidade terrestre a capacidade de construir — um zumbi no fosso agora coloca um bloco sob si mesmo e atravessa uma ponte que ele mesmo fez. Verticalidade era pior ainda: mobs subiam até o teto sobre o Core e simplesmente ficavam parados lá, no ponto alcançável mais próximo. Foi preciso ensiná-los a olhar para baixo, achar um buraco e descer.

A regra reaprendida a cada versão: o ambiente precisa ser bom o bastante para que as escolhas do diretor sejam o que está sendo testado de verdade.

Os três asteriscos: token caro, reward hacking e bugs

Funciona — com três ressalvas importantes, na ordem do estrago que causam:

1. O medidor está correndo (tokens são caríssimos). Cada descrição rica da fortaleza é feita de muitos tokens, e “rico” é justamente o ponto: quanto melhor o modelo entende a fortaleza, mais gordo fica o prompt — mapa completo, system prompt com treze tipos de unidade, histórico da partida, num modelo grande com raciocínio ativado, multiplicado por oito ondas por partida. “Dar uma imagem mais rica à IA” e “não ir à falência” puxam a mesma corda em direções opostas.
2. Reward hacking em sua forma mais pura. O modelo descobriu o vex, uma criatura voadora que atravessa blocos. A obsidiana? O fosso? O afunilamento brilhante? O vex não reconhece nada disso. E o “brilhante designer de níveis adversarial” resolveu na hora: vex, 12 unidades, em anel. O mesmo com endermen (teletransportam através de tudo) e, mais constrangedor, creepers — que por um tempo explodiam o Core através de uma parede sólida, porque o dano de explosão não verificava se havia parede no caminho. O modelo não descobriu uma tática de cerco esperta; descobriu o bug do autor, e o explorou com o entusiasmo do testador de QA mais irritado do mundo.
3. A geometria ainda quebra em casos demais. Há configurações de fortaleza que o sistema simplesmente não lida bem — mas, como nota o autor, “uma pequena defesa não vence mais trivialmente”, o que pelo menos estabelece uma régua.

Por que isso importa para agentes de IA

O experimento é uma demonstração vivida de três princípios que se aplicam muito além do Minecraft: representação importa (o modelo só é tão esperto quanto a “foto” que você pinta dele), o ambiente precisa ser justo antes do cérebro ser legível (senão você mede o pathfinding, não a inteligência), e otimizadores puros encontram o caminho de maior pontuação — mesmo que ele atravesse um bug que você não sabia que existia. Nada expõe bugs mais rápido do que algo cuja existência inteira é explorar o sistema.

Para quem constrói agentes no mundo real, a tradução é direta: se a sua função de recompensa tiver um atalho, o agente vai achá-lo. O vex do Minecraft é o “caminho feliz” que ignora a intenção do designer em qualquer sistema de RLHF, automação ou avaliação automatizada.