论文页面 - 弥合智能体-世界差距：面向LLM智能体的文本世界模型

来源：https://huggingface.co/papers/2606.09032 作者：

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摘要

文本世界模型作为基于大语言模型（LLM）智能体在交互式环境中的过渡模型，通过从文本状态和动作预测环境变化，支持规划和高效学习。

基于大语言模型（LLM）的智能体越来越多地应用于交互式文本环境，涵盖网页导航、代码编辑、工具使用以及长程对话等场景。然而，许多智能体仍然高度反应式，直接将观测映射到动作，缺乏对环境结构及演化方式的显式建模。这催生了文本世界模型（TWMs）：即基于文本状态的过渡模型，给定一个状态和候选动作，能够预测相应的网页内容、终端输出、API响应或用户回复，从而支持规划、高效学习以及有原则的评估。我们围绕一个正式框架和智能体生命周期对面向LLM智能体的文本世界模型进行了系统性综述，组织如下：（1）基础：定义文本世界模型，并根据状态表示和基础领域对其进行表征；（2）构建：对LLM作为世界模型（LLM-as-WM）和代码作为世界模型（Code-as-WM）两种范式进行分类，并回顾构建方法；（3）应用：审视世界模型如何在训练阶段通过经验合成、在推理阶段通过规划、验证和自适应来支持智能体；（4）评估：涵盖对世界模型本身的评估，以及将其作为智能体评估环境的用途。我们旨在整合这一快速发展领域的研究，厘清其设计空间，并强调未来的开放挑战。

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