AWM 框架实现无环境副本的智能体测试时扩展
原文标题：Agentic World Modeling for Agent Test-time Scaling without Environment Replica
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研究者提出 Agentic World Modeling（AWM），将下一观测预测重构为多轮证据获取任务，通过安全只读接口查询真实环境，在不改动共享状态的前提下构建观测结果。结合轨迹级测试时扩展，AWM 可在单一共享环境中并行探索。在 τ-bench、AppWorld、OfficeBench 上平均比单次模拟基线高 40.07%，比训练世界模型基线高 12.36%。
- 问题
- 测试时扩展假设候选轨迹可并行执行，但共享持久环境无法复制且动作有副作用。
- 方法
- 提出 Agentic World Modeling，把下一观测预测重构为多轮证据获取，经安全只读接口查询真实环境并计算观测，不改动共享状态。
- 结果
- 在 τ-bench、AppWorld、OfficeBench 上平均比单次模拟基线高 40.07%，比训练世界模型基线高 12.36%。
- 影响
- 无需复制环境即可对智能体做并行测试时扩展，直接适配企业共享工作区等不可复制的生产部署。
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