AIRI startet offene Community zur Lösung von NetHack durch KI-Agenten
Forscher des AIRI-Labors haben eine offene Gemeinschaft ins Leben gerufen, die das komplexe Strategiespiel NetHack mithilfe autonomer KI-Planungssysteme lösen soll. Das Projekt setzt auf evolutionäre Frameworks und unabhängige Verifizierung, um fairen Wettbewerb zu gewährleisten.
Forscher des AIRI-Labors haben den Start einer offenen Community angekündigt, die sich der Lösung des komplexen Strategiespiels NetHack widmet – und zwar unter Einsatz künstlicher Intelligenz für Planungssysteme.
Die Initiative richtet sich an alle, die an autonomen Agenten und Strategien arbeiten. Ein zentrales Merkmal dieses Formats ist die Flexibilität: Jeder Teilnehmer kann seinen eigenen Weg wählen, um ein Programm zu erstellen, eigene Tools nutzen und individuelle Strategien entwickeln. Die gemeinsame Infrastruktur des Projekts ermöglicht es den Teilnehmern, die Ergebnisse anderer einzusehen, sie zu vergleichen und ihre eigenen Lösungen auf Basis der Arbeit ihrer Kollegen weiterzuentwickeln.
Zum Start steht ein evolutionäres Harness basierend auf dem MAP-Elites-Algorithmus zur Verfügung. Teilnehmer können Tools wie Claude Code, Codex oder OpenCode nutzen, um den Bot-Code zu modifizieren. Der Algorithmus speichert automatisch die besten Lösungsvarianten für verschiedene Startcharaktere im Spiel.
Ein grundlegender Unterschied besteht darin, dass innerhalb des Spiels das erstellte Computerprogramm agiert und nicht ein Large Language Model (LLM) in jedem Zug. Teilnehmer können ihre eigenen Harnesses entwickeln, wobei die Ergebnisse auf versteckten Seeds unabhängig nachverifiziert werden, um einen fairen Wettbewerb sicherzustellen.
Wer NetHack selbst herausfordern möchte, findet die Challenge hier: AIRI NetHack Challenge
Warum das wichtig ist
AnalyseDiese Herausforderung markiert den entscheidenden Wandel von der einfachen Nutzung von LLMs hin zur Entwicklung autonomer Agenten, die ihren eigenen Code generieren, um komplexe Aufgaben mit langem Horizont in teilweise beobachtbaren Umgebungen zu lösen.
In der Community diskutieren
Teile deine Fragen und Erkenntnisse mit Entwicklern
Verwandt im Ökosystem
Praktische Leitfäden, Terminologie und Agenten-Skills
Claude Code Projects: Wie ein KI-Agent ein Team autonomer Agenten koordiniert
Eine tiefgehende Analyse von Claude Code Projects: die Architektur von Coordinator und Threads, parallele Branches, gemeinsamer Speicher MEMORY.md sowie das Management von Cloud-Agenten.
KI in Geschäftsprozessen: Von der Diagnose zum Hermes-Agenten im Production-Betrieb
Umfassendes praktisches B2B-Playbook: Prozessdiagnose, Single-Agent-Workflows, Tools, Memory, Sicherheit, Evaluation, Observability und Runbooks.
Agenten-Benchmarks: GAIA und SWE-bench
Eine neue Generation strenger praktischer Benchmarks zur Bewertung der Autonomie von Künstlicher Intelligenz. GAIA testet multimodale Aufgaben im offenen Web mit Dateien und Browser, während SWE-bench die Fähigkeit von Agenten überprüft, echte Bugs in großen GitHub-Repositories zu finden und zu beheben.
Agenten-Identität & DID (Dezentrale Identifikatoren)
Kryptografische Standards (DIDs, Verifiable Credentials, mTLS), die autonomen KI-Agenten eine rechtlich und technisch anerkannte Identität, Unterschriftsberechtigung und Handlungsauditierung ermöglichen.