論文の概要: Agent World Model: Infinity Synthetic Environments for Agentic Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10090v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 18:55:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.754031
• Title: Agent World Model: Infinity Synthetic Environments for Agentic Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: エージェントワールドモデル:エージェント強化学習のための無限合成環境
• Authors: Zhaoyang Wang, Canwen Xu, Boyi Liu, Yite Wang, Siwei Han, Zhewei Yao, Huaxiu Yao, Yuxiong He,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ツールや環境とのマルチターンインタラクションを必要とする複雑なタスクを実行するために、自律エージェントに権限を与えている。 完全合成環境生成パイプラインであるエージェント・ワールド・モデル(AWM)を提案する。 私たちは、エージェントがリッチなツールセットと対話できる、毎日のシナリオをカバーする1,000の環境にスケールします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.499592503950026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in large language model (LLM) have empowered autonomous agents to perform complex tasks that require multi-turn interactions with tools and environments. However, scaling such agent training is limited by the lack of diverse and reliable environments. In this paper, we propose Agent World Model (AWM), a fully synthetic environment generation pipeline. Using this pipeline, we scale to 1,000 environments covering everyday scenarios, in which agents can interact with rich toolsets (35 tools per environment on average) and obtain high-quality observations. Notably, these environments are code-driven and backed by databases, providing more reliable and consistent state transitions than environments simulated by LLMs. Moreover, they enable more efficient agent interaction compared with collecting trajectories from realistic environments. To demonstrate the effectiveness of this resource, we perform large-scale reinforcement learning for multi-turn tool-use agents. Thanks to the fully executable environments and accessible database states, we can also design reliable reward functions. Experiments on three benchmarks show that training exclusively in synthetic environments, rather than benchmark-specific ones, yields strong out-of-distribution generalization. The code is available at https://github.com/Snowflake-Labs/agent-world-model.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、ツールや環境とのマルチターンインタラクションを必要とする複雑なタスクを自律エージェントが実行できるようにする。 しかし、このようなエージェントトレーニングのスケーリングは、多様な信頼性のある環境の欠如によって制限される。 本稿では,完全合成環境生成パイプラインであるエージェント・ワールド・モデル(AWM)を提案する。 このパイプラインを使用して、エージェントがリッチなツールセット(平均環境では35のツール)と対話し、高品質な観察を行うことができる、毎日のシナリオをカバーする1,000の環境にスケールします。 特に、これらの環境はコード駆動で、データベースによってバックアップされており、LCMでシミュレートされた環境よりも信頼性が高く一貫性のある状態遷移を提供する。 さらに、現実的な環境からの軌道を収集するよりも、より効率的なエージェント間相互作用を可能にする。 このリソースの有効性を示すために,多ターンツール利用エージェントの大規模強化学習を行う。 完全に実行可能な環境とアクセス可能なデータベース状態のおかげで、信頼できる報酬関数を設計することもできる。 3つのベンチマークの実験では、ベンチマーク固有のものではなく、合成環境でのみトレーニングを行うことで、分散の強い一般化が得られることが示されている。 コードはhttps://github.com/Snowflake-Labs/agent-world-modelで公開されている。

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