字节跳动SEED团队推出通用游戏智能体Game-TARS

2025年10月31日，字节 seed 团队发布了通用型游戏智能体 Game-TARS。Game-TARS 基于统一、可扩展的键盘 — 鼠标动作空间训练，可在操作系统、网页与模拟环境中进行大规模预训练。它依托超 5000 亿标注量级的多模态训练数据，结合稀疏推理与衰减持续损失，大幅提升了智能体的可扩展性和泛化性。

Game-TARS 的核心创新在于让智能体像人一样用键盘和鼠标操作，而不是简单地执行指令或调用函数打游戏。它将视觉感知、策略推理、动作执行和长期记忆整合到一个视觉语言模型中，无需针对每款游戏编写特定代码或规则，就能自主学习操作，并在各种游戏中完成任务。在 FPS、开放世界、WEB 游戏等任务中，Game-TARS 的表现超越了 GPT-5、Gemini-2.5-Pro、Claude-4-Sonnet 等模型，其迷你版本在各种任务上也展现出了卓越性能。此外，Game-TARS 还通过后训练引入跨领域轨迹数据，将能力扩展到了游戏以外，能够完成代码生成、GUI 自动化和科研任务等。

Game-TARS的第一作者是北京大学人工智能研究院博士生——王子豪，目前在字节跳动Seed团队担任研究实习生。

王子豪师从梁一韬教授，主要研究方向聚焦于开放式通用智能体的构建，涵盖计算机应用、具身游戏与深度研究等领域，致力于通过大型预训练模型提升智能体的泛化与自主能力。

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