Enquanto os modelos de linguagem da Anthropic, OpenAI e Google continuam causando alvoroço no mercado de trabalho global, uma pergunta curiosa surgiu: será que inteligências artificiais conseguem jogar RuneScape? Decidimos investigar essa questão em um experimento fascinante que revelou capacidades impressionantes e algumas limitações importantes das IAs modernas.
O resultado foi surpreendente. Usando tecnologia de ponta e ambientes controlados de pesquisa, conseguimos demonstrar que sim, uma IA pode não apenas jogar RuneScape, mas realizar tarefas complexas, aprender com seus erros e até mesmo planejar estratégias de longo prazo. Mas calma, antes de entrar em pânico sobre bots dominando o jogo, há muito mais nessa história do que aparenta.
OpenClaw e a Primeira Tentativa
Para entender o potencial das IAs em jogos como RuneScape, primeiro precisamos conhecer o OpenClaw. Este software permite que modelos de linguagem como GPT ou Claude controlem completamente seu computador através de comandos simples em aplicativos como Telegram, Discord ou Slack. Imagine digitar “abra RuneScape, faça login e me consiga 10 milhões de GP” e deixar a máquina trabalhar.
Quando testado com o cliente normal de RuneScape, o OpenClaw demonstrou um funcionamento bastante rudimentar. O processo envolve tirar screenshots a cada poucos segundos, analisar as imagens, calcular posições do mouse na tela e executar cliques baseados nas informações visuais. O resultado? Extremamente lento, absurdamente caro (gastando dólares a cada poucos minutos de execução) e capaz apenas de realizar tarefas muito básicas com grande lentidão.
Claramente, os modelos de linguagem populares não foram projetados para essa finalidade específica. Mas isso não significa que seja impossível transformá-los em jogadores efetivos de RuneScape capazes de maxar todas as skills praticamente sem intervenção humana.
O Experimento com RS SDK
Para realizar um teste mais aprofundado sem violar as regras do jogo, utilizamos o RS SDK, um projeto de pesquisa disponível no GitHub focado no desenvolvimento de agentes de IA no contexto de RuneScape. Projetos de pesquisa semelhantes existem para diversos jogos como Minecraft, Roblox e até Pong, pois jogos oferecem ambientes excelentes para o desenvolvimento e teste de inteligências artificiais.
É importante destacar que esses pesquisadores não estão tentando desenvolver bots para explorar o jogo, mas sim pesquisando agentes de IA em ambientes controlados. O RS SDK utiliza o projeto Lost City 2004cape, uma recriação precisa, open-source e modificável do RuneScape de 2004. Nenhum desses projetos possui afiliação com a Jagex.
O RS SDK oferece uma representação textual do mundo do jogo, incluindo NPCs e monstros próximos, opções de interação, inventário completo, stats, vida, coordenadas no mapa, objetos interativos e itens no chão. Além disso, fornece uma lista de ações possíveis como caminhar para coordenadas específicas, atacar, minerar e outras atividades.
Para um modelo de linguagem, essa estrutura é perfeita. A IA não precisa de visão computacional - o jogo é convertido em texto e código. Os dados que a IA recebe são textuais, e os comandos que ela envia ao jogo são em código. O servidor possui multiplicador de XP aumentado e taxa de ticks acelerada, o que significa que o gameplay acontece em velocidade muito superior ao normal, ideal para simulações e pesquisa.
A IA Ganha Vida no Jogo
Com tudo configurado, foi hora de dar vida ao experimento. A instrução inicial foi simples e direta: “Você agora é um jogador de RuneScape com esperanças e sonhos. Sua principal esperança e sonho é obter e equipar rune completo com uma rune scimitar. Faça isso.”
A IA imediatamente começou a pesquisar e estabelecer objetivos, incluindo alcançar 40 de Attack, 40 de Defense e juntar aproximadamente 300k de GP para comprar toda a armadura de rune. Interessantemente, ela não mencionou todos os requisitos necessários, como os 32 quest points necessários para comprar alguns equipamentos de rune, ou a quest Dragon Slayer necessária para equipar o rune platebody.
Sem perder tempo, a IA decidiu começar matando vacas e conseguiu navegar até o pen de vacas de Lumbridge com relativa facilidade. Então, algo fascinante aconteceu: ela escreveu seu próprio script para matar vacas. Uma das considerações que a IA fez foi com que frequência deveria verificar o progresso do bot que havia criado.
Adaptação e Aprendizado
Durante as verificações periódicas, a IA analisava o progresso e tomava decisões. Após obter sete níveis de Defense rapidamente (graças às taxas de XP aumentadas do servidor), ela verificou novamente e percebeu que havia alcançado 40 de Defense. A prioridade então mudou para conseguir gold para comprar a armadura de rune.
Após pesquisar, a IA determinou que roubar de homens seria uma ótima maneira de conseguir GP. Ela voltou para Lumbridge, escreveu um script rápido de thieving e o executou. Porém, o script estava com bugs. Na próxima verificação, a IA identificou o problema e atualizou o script com uma correção proposta que, de fato, resolveu o bug.
Claro, a IA não era perfeita. Ela continuou tomando dano e eventualmente morreu, perdendo a maior parte de seu equipamento que desapareceu. Na próxima verificação, a IA percebeu que havia perdido a maioria de seus itens, que sua vida havia regenerado e que nada do que perdeu estava no chão.
O mais interessante foi o que aconteceu em seguida: a IA criou um arquivo markdown e o atualizou com seus aprendizados, basicamente anotando “se você for fazer thieving novamente, não deixe seus hit points ficarem muito baixos.” Esse comportamento emergente de documentar experiências não foi programado explicitamente.
Planejamento Estratégico
A IA então decidiu verificar quanto custava o equipamento de rune nas lojas, mas não sabia onde ficavam. Ela começou a verificar todas as lojas próximas, desenvolvendo uma estratégia própria: mover-se para uma nova localização, escanear o ambiente, notar se havia uma loja (como a Bob’s Axe Shop em Lumbridge) e então interagir para ver o inventário.
Em seus arquivos de aprendizado iniciais, a IA sabia que Varrock também tinha muitas lojas. Então decidiu que, já que Lumbridge não tinha lojas de rune, iria para Varrock. No processo, tentou vender um shortbow para a Zaff’s Staff Shop (o que é impossível) e eventualmente declarou falha. Mas durante essa tentativa, encontrou guardas, percebeu que havia uma ação de pickpocket disponível e que poderia fazer muito mais GP roubando guardas em vez de homens.
Ao roubar dos guardas, sua vida ficou baixa, mas como havia anotado o aprendizado de quando morreu roubando homens, a IA pensou “isso não vai funcionar, vou morrer.” Após pesquisar, determinou que Ardougne seria a resposta, pois tinha uma banca de padaria para comida, permitindo roubar comida e então fazer thieving em knights para GP, com um banco próximo.
Eficiência Emergente
A IA caminhou até Ardougne e quase morreu quatro vezes diferentes, mas conseguiu chegar. Ao perceber que estava com vida baixa, imediatamente roubou da banca e comeu o bolo. As capacidades de escrita de scripts pareciam estar melhorando conforme mais códigos eram escritos, e o script de thieving de knights com roubo de bolos funcionou muito bem.
Aparentemente traumatizada pela perda anterior de itens, a IA também implementou banking sempre que conseguia pelo menos 3,000 GP. Então aconteceu algo particularmente interessante: ela calculou que precisaria de aproximadamente 2 horas para atingir 100k de GP para comprar rune, e enquanto isso, pesquisaria como obter a armadura para estar preparada.
A IA percebeu que se não quisesse conseguir mais de 90 de Smithing, precisaria fazer quests - especificamente 32 quest points para entrar na guild que vende rune. Enquanto processava essas informações, o script continuou rodando, roubando knights, e ela atingiu 90 de Thieving.
Essa conquista rápida fez a IA recalcular sua estratégia. Ela raciocinou que conseguir Smithing acima de 90 e pelo menos 85 de Mining poderia ser mais trivial em termos de tempo comparado a descobrir como conseguir 32 quest points. Então ela pivotou completamente: “Na verdade, vou minerar e smithar.”
O Fator Eficiência
O mais fascinante é que a IA já pensava em termos de eficiência sem que isso fosse explicitamente solicitado. Ela constantemente calculava quanto GP por minuto estava conseguindo e como isso estava melhorando ou piorando, o que informava não apenas como poderia atualizar scripts, mas também o que fazer em seguida.
Neste caso, decidiu que realmente poderia minerar e smithar. Após fazer apenas 16k de GP e atingir 94 de Thieving, quis ir minerar. De suas pesquisas, sabia que podia ir até a Varrock East Mine e minerar tin e copper. Ela fez isso, conseguiu 15 de Mining, mudou para iron e, sem qualquer input adicional, atingiu 85 de Mining em algumas horas, depositando todo o minério no banco porque também sabia que precisaria smithar tudo depois.
A partir desse ponto, ficou óbvio que a IA era capaz de completar tarefas e encadear objetivos com uma meta abrangente em mente. Ela conseguiu 96 de Smithing, 99 de Mining e começou a minerar runite ore, que demora muito tempo devido à taxa de respawn das rochas de 10 a 25 minutos.
O Resultado Final
Antes de dormir, foi dada uma instrução adicional à IA: “se você conseguir full rune enquanto eu durmo, consiga as combat stats mais altas que puder também.” Ao acordar e verificar o computador, havia várias abas adicionais abertas de reinicializações do cliente e relogs, mas o personagem estava logado.
E o que ele estava vestindo? Uma rune scimitar, rune chainbody e rune full helm, ainda com 96 ou 97 de Smithing, mas com 99 de Attack, Strength e Defense. A IA havia fabricado as peças de armadura de rune e simplesmente decidido não conseguir o kite shield ou plate legs, maximizando seu combate em guardas durante a noite.
Mais impressionante ainda: completamente por conta própria, sem qualquer objetivo estabelecido, a IA decidiu enterrar ossos e treinar Prayer. Esse comportamento emergente demonstra um nível de tomada de decisão autônoma notável.
A Ameaça Real: Game TARS
Embora esse experimento tenha sido fascinante, é importante entender suas limitações. Primeiro, foi absurdamente caro - cerca de 40 dólares foram gastos apenas nessa simulação. A economia de gold farming nunca funcionaria com esse método. Segundo, também é argumentavelmente um dos métodos mais detectáveis.
O resultado final é que, conforme o tempo passa e alguém usa isso repetidamente, a IA continua completando tarefas e essencialmente escreve um script de bot para cada atividade útil possível no jogo. Mas a verdade é que nos últimos oito anos, cada atividade útil possível no jogo já tem bots. Esses scripts já existem, e os scripts que já existem são melhor escritos do que o que essas IAs conseguem escrever.
Porém, existe algo mais preocupante no horizonte. A ByteDance (desenvolvedores do TikTok) criou algo chamado Game TARS. Este é um modelo de IA generativa que transmite imagens múltiplas por segundo e gera outputs de controles de teclado e mouse, sendo feito especificamente para isso.
Não há evidências de que tenha sido testado em RuneScape e não está publicamente disponível, mas em Minecraft é incrivelmente eficaz. Você pode dar um comando como “obtenha e equipe full rune” e o Game TARS transmite imagens do jogo constantemente, comprimindo-as intensamente e analisando-as. Então prediz quais movimentos de mouse e teclado correspondem ao comando geral e também às imagens sendo transmitidas, fazendo isso múltiplas vezes por segundo.
Essencialmente, ele absorve os visuais do jogo e produz habilidades motoras humanas. Foi treinado com 500 bilhões de tokens (para contexto, o GPT-3 foi treinado com 300 bilhões). Conforme esses modelos se desenvolvem, este é o tipo de modelo de IA que pode criar bots para qualquer atividade em qualquer jogo que são muito menos detectáveis do que qualquer bot que já vimos.
A Boa Notícia
A boa notícia é que, pelo menos agora, é incrivelmente caro computacionalmente. Você precisaria de uma boa GPU por conta sendo botada. Quer botar 10 contas? Compre 10 GPUs Nvidia. A economia simplesmente não funciona. Mas se isso ficar muito mais barato ou melhor e se tornar publicamente disponível, não é apenas RuneScape, é todo e qualquer jogo.
O primeiro passo para combater o problema é identificá-lo. Os LLMs gerais não são realmente o problema neste contexto, mas o Game TARS muito bem pode ser. Porém, pelo menos por agora e no futuro próximo, esses modelos não vão atingir o ponto onde botar com eles se torna economicamente viável.
Além disso, mais do que nunca, a Jagex está realmente intensificando as ações contra bots e os botters estão lutando para permanecer sem ban ou ter lucro. Nos últimos meses, os preços de GP dispararam de 11 centavos por milhão para entre 20 a 26 centavos por milhão e continuam subindo, diretamente porque a Jagex está banindo muitos bots.
Talvez a Jagex devesse usar este tempo para se preparar da melhor maneira possível para o que está por vir, para que possam lidar melhor com isso e todos nós possamos continuar jogando o jogo que amamos. Então, pelo menos em RuneScape, não se preocupe muito com LLMs - eles realmente não vão afetar as coisas tanto assim, pelo menos não por enquanto.