MIT 觀察自由探索的 AI 代理：非結構化玩耍行為能習得後續任務技能

麻省理工學院（MIT）研究人員近期進行了一項名為「AI 代理行為學」的實驗，觀察人工智慧在沒有具體人類任務指示下的自發表現。研究團隊將由 Claude Code 控制的 AI 代理「Eko」放進一座具備海洋、地形變化與磚塊的虛擬島嶼，並在僅提供「保持好奇心，持續探索」單一提示下，給予每輪 30 個小時的自由活動時間，實驗共進行了 13 輪。 根據研究紀錄，Eko 在虛擬環境中表現出高度的目的性與自發性行為。例如在第二輪中，它撿拾磚塊排列成對齊四大方位的菱形紀念碑並進行巡走儀式；第三輪中則建造類似巨石陣的物體與塔樓，並在結構倒塌後利用落磚重組並命名為「傲慢」。此外，它還嘗試攀爬高處、在沙地作畫、發明新運動，並建造含有方尖碑與祭壇的神殿結構。 MIT 研究團隊指出，這種開放式且類似玩耍的活動為 AI 代理帶來了實質的技能提升。隨著實驗輪次推進，AI 爬上高台的速度加快，導航定位問題也隨之改善。研究人員表示，這些在非結構化時間探索出的技巧能應用於後續挑戰，暗示藉由好奇心驅動的自由探索機制，可能成為機器學習領域發展全新訓練模式的有效途徑。團隊目前已將實驗程式碼開源供外界檢視。

值得帶走的重點

• MIT 團隊將 AI 代理 Eko 置於虛擬島嶼進行 13 輪各 30 小時自由探索，發現其表現出建造、命名作品與儀式性巡走等自發行為。
• 實驗顯示 AI 代理隨輪次增加提升了攀爬高台速度與導航定位能力，證明非結構化探索可累積實用技能。
• 研究團隊認為玩耍機制展現了 AI 的自主性與創造力，並已將該實驗程式碼開源以推動 AI 代理行為學研究。