SageCraft
围绕Sage决策模型构建的开源Agent框架，专为通过截图和键盘输入玩《魔兽世界》设计，采用harness负责感知与执行、模型负责决策的架构
时间轴 (近 90 天)
SageCraft 是围绕 Sage 决策模型构建的首个 harness（代理框架），目标是完全依靠截图和键盘输入来玩《魔兽世界》，不修改游戏文件、不使用插件
SageCraft 整个系统运行在 macOS 上，由 Sage 模型、harness 框架和模拟的键鼠操作三部分组成
SageCraft 的设计哲学是 harness 负责感知与执行，模型负责决策，harness 向模型提供可选动作清单并校验模型选择
实验中矮人角色升到了5级，全程消耗4,573次决策，跨越32个游戏会话，累计5小时29分钟游玩时间
实验全程由开发者监督，并在每个会话之间手动修复 harness 的问题，并非全自动无人干预的 AI 玩家
最后18分钟从4级后期升满5级的过程是在完全无人干预的情况下完成的
开发者公开了 SageCraft 的 harness 代码并录制了构建视频，供其他研究者复现和改进
全部知识事实 (7)
SageCraft 是围绕 Sage 决策模型构建的首个 harness（代理框架），目标是完全依靠截图和键盘输入来玩《魔兽世界》，不修改游戏文件、不使用插件
50%待验证SageCraft 整个系统运行在 macOS 上，由 Sage 模型、harness 框架和模拟的键鼠操作三部分组成
50%待验证SageCraft 的设计哲学是 harness 负责感知与执行，模型负责决策，harness 向模型提供可选动作清单并校验模型选择
50%待验证实验中矮人角色升到了5级，全程消耗4,573次决策，跨越32个游戏会话，累计5小时29分钟游玩时间
50%待验证实验全程由开发者监督，并在每个会话之间手动修复 harness 的问题，并非全自动无人干预的 AI 玩家
50%待验证最后18分钟从4级后期升满5级的过程是在完全无人干预的情况下完成的
50%待验证开发者公开了 SageCraft 的 harness 代码并录制了构建视频，供其他研究者复现和改进
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