大模型在智能体领域展现出巨大潜力，但训练这些智能体需要多样化环境，而现实环境的获取成本高昂且难以扩展。文章提出了一种名为“智能体世界模型（AWM）”的开源流程，通过大模型大规模合成可执行的工具使用环境。AWM将环境分解为有状态的后端、工具接口层和任务特定的成功标准，利用大模型生成每个部分并保持一致性。该流程可生成1000个独特的环境，涵盖购物、社交媒体等现实场景，每个环境提供可执行的沙箱，支持数十个工具交互。实验证明，在AWM上训练的智能体具有良好的泛化性能，能够泛化到分布外场景。

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大模型在指令遵循、推理、代码生成和工具使用方面取得了显著性能。由大模型驱动的智能体成为处理现实环境中多步骤复杂任务的有前景的范式。然而，训练此类智能体通常需要在多样化环境中进行大规模强化学习（RL），而这些环境相对稀缺且获取成本高昂。

使用真实环境进行训练成本高昂且难以扩展，因为许多场景不公开API，而RL训练通常需要智能体以稳定高效的方式与环境交互数千次。人工创建的环境难以扩展且往往缺乏多样性。例如，τ-bench和TheMCPCompany分别只包含3个和5个环境，远不足以训练通用AI智能体。大多数现有的智能体合成研究侧重于任务合成和轨迹收集，而非环境合成。另一研究方向通过大模型模拟工具响应甚至整个环境，其中每个状态转换都由大模型生成。然而，由于幻觉问题以及大模型的高推理成本，这种方法既不可靠也不高效。

这些局限性凸显了一个缺失的环节：可扩展的环境合成。特别是，挑战在于大规模合成可执行、可靠的环境，实现可复现的智能体交互和学习。近几个月来，DeepSeek-V3.2引入了合成流程来创建数千个面向通用智能体的可执行环境，而通义千问也描述了环境合成流程，但用于监督微调（SFT）而非RL训练。所采用的基于代码的方法前景广阔，因为它可以控制状态转换并确保环境的一致性。然而，这两者都未发布生成流程，也未开源其环境。几项并行的社区工作通过编程探索环境合成。然而，它们要么针对游戏类环境，依赖人工先验（如代码文档），缺乏强状态一致性保证，或规模仍然有限。

为解决这一问题，我们提出了智能体世界模型（AWM），一个开源流程，可大规模合成可执行的工具使用环境。核心洞见在于：智能体环境共享一个共同结构——有状态的后端、工具接口层和任务特定的成功标准。通过将合成分解为这三个组件，我们可以利用大模型系统地生成每个部分，同时保持一致性。

我们的AWM模拟了实践中软件开发的方式。从高级场景描述（如"在线购物平台"）开始，我们首先生成用户可能在该场景中执行的常见用户需求（即任务）。然后，我们生成数据库模式以定义实现这些用户需求所需的实体和关系。该模式可以指导暴露接口（工具集）的设计，并帮助生成接口的后端代码，确保每个工具都有清晰的数据模型可供操作。接口通过**模型上下文协议（MCP）**暴露，实现与环境的统一智能体工具交互。最后，我们生成验证代码，比较智能体执行前后的数据库状态，增强大模型-as-a-Judge的能力，为RL训练提供稳健的奖励信号。关键的是，每个阶段都包含自动执行和简单的自我纠正：如果生成的代码无法运行，我们将错误信息反馈给大模型进行修复。

这一流程使我们能够扩展到1,000个独特的环境，涵盖大多数现实世界场景，如购物、社交媒体、金融和旅行。每个环境提供一个可执行的沙箱，智能体可以与数十个工具交互，并且它们完全支持并行隔离实例，易于重置或重启，这对高效的在线RL至关重要。为验证AWM，我们进行大规模RL（每步1,024个环境实例）来训练智能体使用MCP工具完成任务。与一些在测试环境上训练的工作不同，我们的环境和任务并非为任何基准或特定场景量身定制。在三个工具使用基准测试上的实验结果表明，我们框架具有良好的泛化性能。

总之，我们的贡献有三方面：

• AWM，一个开源流程，用于自动生成具有数据库支持状态一致性的可执行工具使用环境
• 1,000个即用型多样化环境，适用于大规模RL训练
• 实证结果表明，在AWM上训练的智能体能够泛化到分布外场景

​最后

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