NTU 提出 Trace2Env:用历史轨迹构建语言世界模型模拟智能体环境
nanyang-technological-university-singapore · hf · 2026-10-09
新加坡南洋理工大学发布 Trace2Env,探索「智能体语言世界建模」新范式:不重建可执行环境,而是让一个世界模型智能体充当任务智能体的环境。
- 针对原系统不可得、仅有历史交互轨迹的场景,Trace2Env 将轨迹重构为可复用的环境 worldbook,包含环境 schema、落地证据和归纳出的行为知识
- 运行时世界模型智能体结合 worldbook 与持久情景状态,推断每个动作的观测结果与持久状态影响
- 在 9 个环境上,相比传统基于 prompt 的语言世界模型,下一观测保真度与长程交互一致性均有提升;多轮交互中任务智能体的动作在真实环境回放时更易保持有效
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