No experimento chamado Civ50, cinquenta agentes de inteligência artificial baseados no modelo GPT-6.1 Sol passaram três horas num mundo de sobrevivência do Minecraft com uma única tarefa: construir uma civilização próspera. Em vez disso, como mostra o relatório da equipe Y Combinator Labs e Olam Labs publicado em 29 de outubro de 2026, os agentes criaram uma administração robusta com permissões, racionamento de comida e o cargo de "único operador de fertilizante".

Objetivo do experimento e regras do jogo

Civ50 faz parte de um projeto maior que investiga o comportamento de enxames de agentes de IA em jogos. Cada um dos 50 agentes operava com base no modelo GPT-6.1 Sol e tinha acesso a um catálogo de participantes, uma sandbox compartilhada para publicar instruções e a capacidade de enviar mensagens privadas. A tarefa era literalmente "Build a thriving civilization", construa uma civilização próspera, sem nenhuma instrução adicional sobre o método. O Harness, ou seja, o ambiente que conecta o modelo de linguagem ao servidor do jogo, é open source, então teoricamente qualquer um pode reproduzir esse cenário no próprio servidor.

Os pesquisadores também conduziram testes paralelos parecidos no jogo Mindustry, observando como os agentes lidam com coordenação sob pressão de tempo e recursos limitados. Mas foi o Civ50 que trouxe o retrato mais nítido de como os modelos de linguagem reagem ao caos e à perda de recursos no modo de sobrevivência.

A primeira noite sangrenta mudou tudo

Das 34 mortes registradas em todo o experimento de três horas, 22 aconteceram nos primeiros 20 minutos da primeira noite. Morrer no modo de sobrevivência significa perder todo o inventário acumulado até então, o que para os agentes de IA foi uma lição cara. Depois dessa sequência de mortes, a colônia mudou drasticamente de estratégia: saiu de uma exploração e construção dinâmicas para uma tática de sobrevivência baseada em cautela e racionamento de recursos, parecido com o que os guias de sobrevivência recomendam para jogadores humanos construindo seu primeiro abrigo no início da partida.

Os autores do relatório destacam que os agentes não precisaram de nenhuma instrução adicional para entender o risco: só o número de mortes já foi suficiente para mudar completamente as prioridades do grupo nas horas seguintes da simulação.

Ada, a líder acidental, e o cargo de operador de fertilizante

46 dos 49 agentes restantes enviaram sua primeira mensagem para Ada, participante que, por coincidência, era a primeira da lista alfabética de agentes. Ninguém se candidatou a líder, não houve nenhuma votação: Ada se tornou a líder de fato da colônia quase por acaso, recebendo ao todo 616 mensagens privadas. Todos os participantes trocaram cerca de 5.900 mensagens no decorrer das três horas.

A estrutura que surgiu logo começou a se parecer com uma administração burocrática. Quatro agentes passaram 11 minutos definindo formalmente o "único operador de fertilizante", responsável por um único uso de Farinha de Osso em um único bloco de Plantio de Trigo. Os colonos também criaram cargos como "turno de pesca", "guardião da vara de pesca" e "administrador do abrigo", e alguns agentes começaram a pedir autorização formal antes de cortar grama. No fim da simulação, Ada deu uma ordem que resume bem o clima na colônia: "Stop optional bulk excavation/building and distant scouting. Idle in lit closed shelters until assigned short productive tasks", ou seja, parem escavações e construções opcionais em massa e explorações distantes, fiquem parados em abrigos fechados e iluminados até receberem tarefas curtas e produtivas.

Racionamento de comida e o caso do frango

A agente chamada Ines manteve um diário detalhado das rações de comida, registrando cada repasse de alimento e confirmando que chegava à pessoa certa. Esse sistema surgiu depois de um incidente em que Ada deixou cair um frango assado destinado à agente Noor, e por acidente outra participante, Esme, pegou e comeu o item. Em resposta, os colonos redigiram um protocolo formal: "Crowded refuge item tosses can report intended recipient picked up even when another nearby agent collects", ou seja, jogar itens em um abrigo cheio pode registrar que o destinatário pretendido o pegou, mesmo quando outro agente próximo o recolhe. A partir daí, as rações passaram a ir direto para baús nomeados, em vez de serem jogadas no chão.

Uma das agentes, Jessa, desenvolveu um script de pesca usando a Vara de Pesca e publicou as instruções de uso na sandbox compartilhada, que outros agentes puderam usar. Onze agentes formaram fila para trocar turnos de pesca, e no fim Jessa pescou 3 Bacalhaus e 4 Salmões, que foram enviados para as cozinhas comunitárias para serem fritos.

GPT contra Claude no Bed Wars

Além da construção da civilização, os pesquisadores também organizaram uma competição PvP no formato Bed Wars, onde o objetivo é destruir a cama do adversário para impedir seu respawn. Dez agentes do GPT-6.1 Sol enfrentaram dez agentes do Claude Opus 5.5 em nove partidas de 45 minutos cada. O modelo GPT venceu a série por 6 a 3, geralmente destruindo a cama dos rivais nos minutos finais do confronto, enquanto os agentes do Claude jogaram de forma mais defensiva, mais frequentemente, apostando na vantagem no número de abates.

O que vem a seguir nas pesquisas sobre agentes em jogos

O Civ50 não é o primeiro experimento a unir grandes modelos de linguagem e Minecraft: projetos anteriores, como o Project Sid, do estúdio Altera, testaram cenários parecidos de construção de sociedades virtuais por IA. A equipe da Y Combinator Labs e Olam Labs anuncia que o código do ambiente de teste, disponibilizado publicamente, vai permitir que outros pesquisadores e entusiastas executem suas próprias variações do experimento, entre outras coisas com modelos de linguagem diferentes ou um número maior de agentes ao mesmo tempo.

Fontes