Odyssey

让Minecraft AI学会自主探索、建造与生存，一站式训练开放世界智能体。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 31 🐛 待处理 3 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 411
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

Odyssey 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队zju-vipa
GitHubhttps://github.com/zju-vipa/Odyssey
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,embodied-agent,fine-tuning,large-language-model,large-language-models,llm,llm-agent,minecraft
GitHub 星标★ 411
上线时间2024-06-12 00:00:00
代码更新2025-10-22
仓库体积473.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Odyssey是一个面向Minecraft智能体的开源框架，旨在赋予AI代理在开放世界中学习和执行复杂技能的能力。它解决了当前AI智能体在开放式环境（如Minecraft）中缺乏长期规划和交互能力的问题，通过提供一套完整的工具链，让开发者能够构建、训练和部署能够自主探索、采集资源、合成物品、建造结构甚至完成多步任务的智能体。核心能力包括：基于视觉和文本的感知模块、分层任务规划器、技能库管理以及与环境的高效交互接口。项目采用Python编写，易于扩展，支持与主流强化学习框架集成。目前处于早期阶段，但已展示出在游戏AI研究领域的潜力，适用于游戏AI研究、具身智能体训练以及复杂决策系统验证等场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 411

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级 约 90 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • Node.js + yarn
  • Minecraft Java 版
  • 一个 LLM API Key

安装与启动步骤

  1. 1装 Python 侧依赖

    仓库以可编辑模式安装，后续改代码不用重装。

    pip install -e .

  2. 2装 Node 侧工具链

    技能库用 TypeScript 写，要编译成 JS。

    npm install -g yarn && npx tsc

  3. 3下多语言向量模型

    技能检索靠句向量匹配。

    git clone https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

  4. 4起 Minecraft 与服务端

    要能本地进游戏，agent 才有环境可操作。

  5. 5让它跑一个开放世界任务

    从简单采集开始，观察它分解任务的过程。

如何确认成功

agent 能在游戏里完成一个多步骤任务（例如找木头→合成工具），并在日志里留下技能检索与代码生成的记录

注意事项

  • 代码基于 Voyager 框架，OpenAI 那套自动课程 + 技能库的思路在这里被扩展到开放世界任务。
  • 它是论文代码，稳定性一般，跑长任务容易卡在游戏状态判定上。
  • Minecraft 版本与接口对不上是最常见的失败原因，严格按 README 的版本。
  • 会持续调用 LLM，长任务的 token 消耗不低。

核心亮点

  • 提供从感知到决策的完整智能体开发流程，降低游戏AI入门门槛
  • 基于Minecraft这一高自由度环境，天然适合验证开放世界长期规划能力
  • 模块化设计，便于替换视觉、规划等组件，适配不同研究需求

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目处于早期，API可能不稳定，示例和教程较少

适用场景

  • 游戏AI研究：探索智能体在开放世界的自主学习与适应
  • 具身智能体训练：在模拟环境中测试视觉导航和操作技能
  • 强化学习基准测试：作为复杂环境评估算法性能

替代项目

MineRL、Voyager、MineDojo

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