Что случилось: Qwen играет в World of Warcraft через AI-агента
27 сентября 2026 года в сообществе r/LocalLLaMA появился пост пользователя professormunchies под заголовком «Qwen plays World of Warcraft». Речь о проекте jankcraft.xyz: автор с помощью вайб-кодинга и собственных агентов поднял приватный сервер World of Warcraft, собрал браузерный клиент и написал кастомный MCP-сервер для управления игрой. Исходный пост на Reddit
Суть в двух строках: клиент World of Warcraft устанавливать не нужно, игра открывается в браузере, есть мобильное управление, а персонажем управляет LLM. Агентная обвязка (harness) подключается к локальным или облачным моделям и передаёт их решения прямо в игровой клиент.
Три ограничения автор проговаривает сам. Визуальный ввод сейчас не используется. Для лучших результатов нужна модель со скоростью генерации выше 50 токенов в секунду. MCP и агент запущены только на dev-сервере автора, а сама игра при этом доступна по ссылке.
Как устроена связка: приватный сервер, браузерный клиент и MCP
Проект собирается из трёх слоёв, и каждый решает свою задачу.
- Приватный сервер World of Warcraft. Автор поднял его агентами: по его словам, установку и настройку серверной части выполняли агенты, а не человек вручную.
- Браузерный клиент. Позволяет играть без установки игры и имеет мобильное управление. Это точка входа для человека: открыл страницу и играешь.
- Кастомный MCP-сервер. Управляет клиентом и даёт более тонкий контроль над игрой, чем обычный браузерный агент.
MCP (Model Context Protocol) здесь работает как слой команд. Модель вызывает конкретные функции клиента, а не двигает курсор по картинке: на одно действие уходит меньше шагов, а агенту не нужно каждый раз заново разбирать состояние интерфейса.
Зачем понадобился кастомный MCP, если есть браузерный агент
Разница принципиальная. Обычный браузерный агент работает через визуальное представление: получает снимок страницы, ищет на нём элемент, кликает, ждёт перерисовки и снова смотрит. Каждый цикл стоит времени, а ошибка в распознавании элемента ломает всю цепочку.
Кастомный MCP переводит управление на уровень команд игрового клиента. Формулировка автора: «finer game control than a generic browser agent», то есть более тонкий контроль игры, чем у универсального браузерного агента. На практике это означает меньше шагов на действие и меньше зависимости от того, насколько аккуратно модель разбирает картинку.
Важная оговорка: набор инструментов, которые выставлены через MCP, автор в посте не раскрывает. Судить о том, какие именно игровые механики доступны агенту, по публичной информации нельзя.
Как агент подключается к локальным и облачным LLM
Заявленная возможность: обвязка подключается и к локальным, и к облачным моделям, и любую из них можно использовать для управления игрой. Практический смысл в том, что читатель с домашней GPU теоретически может обойтись без API, а пользователь без мощного железа, наоборот, взять облачную модель.
Речь именно о заявленной возможности, а не о списке проверенных моделей. Автор не публиковал перечень совместимых LLM, поэтому считать, что проект работает с любой моделью, не стоит.
Почему визуальный ввод не используется и при чём тут 50 токенов в секунду
Визуальный ввод в текущей версии не задействован. Автор допускает, что в будущем он может оказаться полезным, но добавит задержку. Формулировка из поста: «might be beneficial in the future but incur more latency».
Логика простая. Кадр нужно передать модели, обработать и только потом получить действие. В пошаговой игре такая схема терпима, в World of Warcraft с его таймингами боя и перемещения она съедает секунды, которых нет. Отказ от картинки в пользу текстового состояния игры снижает задержку на каждом шаге цикла.
Второе ограничение касается скорости модели: для лучших результатов автор рекомендует генерацию быстрее 50 токенов в секунду. Агенту нужно принимать решения в темпе игры, и на медленной модели он будет отставать от событий. Это ориентир, а не жёсткое требование: часть задач в спокойном темпе медленная модель потянет, но комфортной игры не выйдет.
Что это значит для владельцев домашнего железа: локальный запуск здесь упирается в пропускную способность, а не в размер модели. Примеры агентских задач на потребительских картах и того, как они упираются в скорость и память, разобраны в материале про Qwen 27B на двух GPU и суточный марафон по кодингу.
Что доступно сейчас, а что пока только на dev-сервере автора
Разделение предельно чёткое, и путать эти две вещи не стоит.
| Компонент | Статус | Комментарий |
|---|---|---|
| Приватный сервер WoW | Работает у автора | Поднят с помощью агентов |
| Браузерный клиент | Доступен | Игра по ссылке jankcraft.xyz, мобильное управление |
| Кастомный MCP | Только dev-сервер автора | Тонкое управление игровым клиентом |
| Агентная обвязка | Только dev-сервер автора | Подключение к локальным или облачным LLM |
Практический вывод: посмотреть на игру может любой, а вот запустить своего агента через MCP без доступа к dev-серверу не получится. Публичного релиза автор не обещал. В посте сказано, что работа продолжается и по проекту планируется больше контента.
Pokémon-бенчмарки слишком просты: почему WoW стал новым вызовом для AI
Позиция автора прямая: Pokémon-бенчмарки, на которых принято проверять агентные модели, стали слишком простыми, и нужен новый вызов. Его вариант - скоростное прохождение до 80 уровня в Wrath of the Lich King.
Почему это действительно тяжелее. В Pokémon маршрут более линейный, набор механик ограничен, а прогресс легко свести к повторяемым шагам. World of Warcraft устроен иначе: открытый мир, десятки систем (задания, инвентарь, экипировка, таланты, торговля, взаимодействие с другими персонажами), необходимость планировать маршрут и адаптироваться к событиям, которые не повторяются один в один. Цель в 80 уровней добавляет фактор длинной дистанции: агенту нужно удерживать задачу днями игрового времени, а не минутами.
Это предложение, а не сделанный результат. Прохождения до 80 уровня в Wrath of the Lich King агент пока не проходил. Насколько тяжело даются длинные игровые сценарии, показывает похожий эксперимент: Qwen 3.8 Flash Next в Baldur's Gate 2 за первый запуск осилила только первый этаж подземелья и то с подсказками человека.
Что это значит для AI-агентов и MCP в целом
Кейс jankcraft.xyz показывает рабочий шаблон: MCP-сервер становится мостом между LLM и конкретным приложением, а не универсальным интерфейсом на все случаи. Агент получает точные команды вместо эмуляции кликов, приложение отдаёт наружу только то, что нужно для управления.
Тот же принцип уже обсуждается применительно к обычным продуктам: MCP как новый интерфейс продукта переводит намерение пользователя в последовательность действий бизнес-логики. Игра здесь просто более шумный и быстрый полигон, чем биллинг или CRM.
Границы тоже видны. Разработка кастомного MCP под каждое приложение требует ручной работы, а выигрыш появляется там, где действия можно описать формально: движение, применение способности, выбор цели. Для сценариев, где всё держится на визуальном контексте, универсальный браузерный агент пока остаётся проще в запуске.
Стоит ли повторять проект и какие навыки понадобятся
Честная оценка: это не инструкция на пять минут. Нужны навыки вайб-кодинга, понимание серверной части, браузерных клиентов и самого протокола MCP. Автор использовал агентов для поднятия сервера, и это действительно снижает порог: часть рутины по установке и настройке берут на себя модели. Необходимость разбираться в деталях это не убирает, потому что ошибки агентов всё равно приходится находить и исправлять человеку.
Если нужен результат без сборки всего с нуля, есть готовые self-hosted решения с MCP-слоем. Например, PersonalJarvis объединяет локальные модели, браузер, routines и плагины, но проект молодой и без подтверждённой документации, так что риски стоит учитывать заранее.
Минимальный набор для собственного эксперимента: сервер игры, способ отдавать её состояние в текстовом виде, MCP-сервер с командами и модель, которая выдаёт больше 50 токенов в секунду. Следить за развитием проекта можно на jankcraft.xyz.
Что дальше: планы автора и перспективы визуального ввода
Автор продолжает работу и планирует больше контента о проекте. Конкретных сроков и списка будущих функций он не называет. Единственное направление, которое обозначено явно: визуальный ввод может появиться позже, но увеличит задержку, а значит потребует либо более быстрой модели, либо компромисса по качеству решений.
Итог по проекту такой: AI-агент действительно играет в World of Warcraft через кастомный MCP, без установки клиента и без визуального ввода, но это эксперимент на dev-сервере одного человека. Попробовать саму игру можно уже сейчас, а повторение связки у себя потребует навыков и железа.