// agents · MineDojo/Voyager

Voyager

Voyager — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от MineDojo (MineDojo/Voyager на GitHub). У него 7 250 звёзд на GitHub и 706 форков, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 3 апреля 2024.

Voyager — the open-ended embodied Minecraft agent that writes its own skills and keeps learning for life.

★ 7,2 тыс. звёзд⑂ 706 форковMITобновлено апр. 2024
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
MineDojo/Voyager
Звёзды GitHub
7 250
Форки
706
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
3 апреля 2024
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Set up the full environment first — Minecraft instance, Fabric mods, Node and Python parts — and decide whether to start lifelong learning fresh or resume from a checkpoint/skill library.

  2. Get the project

    Clone MineDojo/Voyager from GitHub (or use the install path in the run steps below) and skim its README for the parts relevant to your goal.

  3. Install and configure

    Follow the README's four install parts in order: Python install, Node.js install, Minecraft instance install, and Fabric mods install.

  4. Run your first task

    Start lifelong learning, watch Voyager propose and attempt its first tasks, and inspect the skills it writes into its library.

// возможности

Почему его любят

Lifelong learning in Minecraft

An agent that continuously explores, learns new skills and takes on harder tasks without a fixed endpoint.

Executable skill library

Learned skills are stored as code in a skill library and reused — you can also load a learned library to run specific tasks.

Automatic curriculum

Voyager proposes its own next tasks based on its progress, rather than following a hand-written task list.

Iterative prompting with feedback

Environment feedback and execution errors feed back into prompting so the agent debugs its own attempts.

Checkpoint resume

Learning can resume from a checkpoint, and a learned skill library can be pointed at a new specific task.

Paper-backed research code

The official codebase for the Voyager paper, with the project site and arXiv paper linked from the repo.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Get the source from the official GitHub repository for Voyager.

    git clone https://github.com/MineDojo/Voyager.git
    cd Voyager
  2. Install the components

    Complete the Python and Node.js installs from the README, including the package install and TypeScript build steps it lists.

    pip install -e .
    npm install
  3. Start lifelong learning

    With the Minecraft instance and Fabric mods running and your login configured, start Voyager's lifelong learning from the README's getting-started code.

    # Configure azure_login (recommended) in the getting-started snippet, then start lifelong learning — see README
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains Voyager?

MineDojo, through the MineDojo/Voyager repository, with the project site at voyager.minedojo.org.

Is Voyager free to use?

Yes — the project is open source under the MIT license as recorded for this listing. You can use, modify and distribute it under the MIT terms.

Does Voyager need a paid API key?

Voyager's reasoning is driven by an LLM, so you need the model access its setup requires (the README recommends Azure login for the Minecraft connection and its GPT-class model setup); the code is free under MIT.

How does Voyager compare to a scripted Minecraft bot?

Scripted bots (for example Mineflayer scripts) do exactly what you coded. Voyager writes, tests and stores its own skills under an automatic curriculum — a research system for open-ended learning, with a much heavier setup than a bot script.

How do I get started with Voyager?

Clone the repository (or use the documented installer), follow the install and configure steps on this page, and run the smallest real task first — start lifelong learning, watch Voyager propose and attempt its first tasks, and inspect the skills it writes into its library.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

SkillSpector

NVIDIA's security scanner for AI agent skills - check before you install

★ 19,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

openwiki

A CLI that writes and maintains agent-ready docs for your codebase.

★ 17,0 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

Auto-Company

An auto-company that works 24/7 on your own PC — 14 agent roles, a dashboard, real workflows.

★ 3,1 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

dash

Agno's self-learning data agent: grounded text-to-SQL answers over your database that improve with use.

★ 2,3 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

gini-agent

Gini: a personal agent runtime that remembers, learns skills, and reaches you with the right control in time.

★ 1,9 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

chops

Run chops locally: your ai agent skills, finally organized. a macos app to.

★ 1,9 тыс. звёздNOASSERTION
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если Voyager вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к Voyager — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить Voyager

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.