Agent-World旨在扩展现实世界环境,推动智能体与环境的协同进化。随着MCP、Agent Skills及各类Harness技术的快速发展,大模型已能轻松调用数百种外部工具;但在涉及多工具协同、复杂状态建模与长程交互的任务中,其表现仍显不足。当前主流环境扩展方法(如订票系统、外卖平台模拟)虽具初步实用性,却在扩展规模与真实感两方面存在明显局限,难以支撑高保真、大规模、持续演化的智能体训练与验证需求。
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