Google 演示可以辅助玩家的游戏智能体
Google 在推出Gemini 2.0 之后，还给出了多个由该模型驱动的演示示例，其中包含一个了辅助玩家游玩电子游戏的游戏智能体。演示中，用户分享正在玩的手机屏，并用语音和智能体沟通，游戏智能体可以仅根据屏幕上的动作来推断游戏情况，并在实时对话中提供下一步操作的最佳策略。 Google 特意提到，Gemini 2.0 可以理解 Android 手机的屏幕分享和用户的语音，直接做到演示中的内容，不需要额外的微调。Google 正在与 Supercell 等游戏开发商合作，探索这些智能体的工作方式，测试它们解释各种游戏规则和挑战的能力。
—— Google 频道
谷歌宣布推出帮助开源项目维护的 AI 智能体平台 Project Oscar
在印度班加罗尔谷歌 I/O Connect 开发者活动期间， Go 语言开发团队宣布推出 Project Oscar ，这是一个用于构建 AI 智能体开源平台，可以帮助软件产品团队监控问题或错误。通过 Project Oscar，开发者可以创建在整个软件开发生命周期中发挥作用的 AI 智能体。这些智能体可以是开发者智能体、规划智能机、运行时智能体或支持智能体。智能体可以通过自然语言进行交互，因此用户可以向它们发出指令，而无需重写任何代码。
Go 开发团队现在使用通过 Project Oscar 开发的 AI 智能体来接收问题报告并“通过审查这些数据或调用开发工具来丰富问题报告，以显示最重要的信息。”即使人类维护者不在线，智能体也会与报告问题的人进行互动以澄清任何问题。
—— Project Oscar，视频
DeepMind 推出“足球运动员”智能体机器人
Google DeepMind 研发的具身智能体(agent)微型人形机器人，不仅可以快速“奔跑”“过人”“进攻”，还可以阅读比赛，正确预测足球移动方向，以及阻挡对手射门等，并且可以在现实环境中进行对抗。使用深度强化学习训练低成本的现成机器人踢多机器人足球，机器人在训练后展现出的敏捷性和流畅性远超期望。智能体也涌现出了一些意想不到的策略，这些策略比脚本策略更充分地利用了系统的全部功能，而这些策略可能是人类根本没有想到的。该研究以4月封面文章的形式已发表在 Science Robotics 上，题为“利用深度强化学习让双足机器人掌握敏捷足球技能”。
视频中左侧为具有学习能力的机器人，右侧是作为参照以脚本编程的机器人。
—— Science Robotics ,arxiv
Google DeepMind 发布适用于 3D 虚拟环境的通用 AI 智能体 SIMA
DeepMind 曾发布过可以在“星际争霸 II”中达到人类“宗师”级别的 AlphaStar 人工智能，现在他们进一步从单个游戏转向通用的、可遵循指令的游戏人工智能智能体。在一份新技术报告中，Google DeepMind 介绍了 SIMA ，它是一种用于 3D 虚拟环境的通用 AI 智能体。 通过与游戏开发商合作， SIMA 对包括无人深空和模拟山羊等在内的各种视频游戏进行了训练。 这项研究标志着智能体首次证明它可以理解广泛的游戏世界，并像人类一样遵循自然语言指令执行其中的任务。DeepMind 希望通过这项研究，将通用智能体的能力从虚拟世界扩张到现实世界。
—— DeepMind 博客