6 月 24 日，阿里 Qwen 团队在 X 上发了一条推文，宣布了一个新东西：Qwen-AgentWorld。

名字听起来像是又一个 Agent 框架，但看了论文之后发现，思路跟市面上所有 Agent 项目都不一样。

它在做什么？

一句话：训练一个模型来模拟环境，而不是训练一个模型在环境里做事。

现有的 Agent 训练路径是：LLM → 接工具 → 在真实环境里跑 → RL 微调。瓶颈很明显——真实环境太慢、太贵、不可控。你要训一个会操作浏览器的 Agent，就得真的开浏览器、真的加载网页、真的等响应。

Qwen-AgentWorld 反过来想：如果模型能预测「我做了 X 动作后，环境会返回什么」，那就不需要真的跑环境了。模型自己就是环境。

Qwen-AgentWorld 架构概览

覆盖 7 个领域：MCP（工具调用）、Search（搜索）、Terminal（终端）、SWE（软件工程）、Android（安卓）、Web（浏览器）、OS（操作系统）。一个模型，七个环境。

怎么训练的？

论文标题是《Language World Models for General Agents》，三位一体的训练流程：

第一阶段 CPT（持续预训练）：用超过 1000 万条真实环境交互轨迹，让模型学会「状态转移」——给定当前状态和动作，环境会变成什么样。

第二阶段 SFT（监督微调）：激活模型的 next-state-prediction 推理能力，让它学会用长链式思考（long CoT）来模拟环境响应。

第三阶段 RL（强化学习）：用混合 rubric + rule 奖励来提升模拟的保真度。

关键区别：环境建模不是事后的补丁，是从 CPT 阶段就开始的核心训练目标。论文里反复强调「native world model」这个词。

跑分数据

AgentWorldBench 跑分对比

Qwen 团队同时发布了 AgentWorldBench，一个专门评估语言世界模型的基准。数据来自 5 个前沿模型在 9 个 benchmark 上的真实交互轨迹，覆盖 7 个领域。

关键数字：

模型 总分
Qwen-AgentWorld-397B-A17B 58.71
GPT-5.4 58.25
Claude Opus 4.8 56.59
Claude Opus 4.6 57.80
Gemini 3.1 Pro 54.57
Qwen-AgentWorld-35B-A3B 56.39
Qwen3.5-35B-A3B（无 LWM 训练） 47.73

397B 版本总分第一，超过了 GPT-5.4。更值得注意的是 35B-A3B 版本：只有 3B 活跃参数的 MoE，总分 56.39，跟 Claude Opus 4.8 差距不到 1 分。而同样架构但没有 LWM 训练的 Qwen3.5-35B-A3B 只有 47.73 分——世界模型训练带来了 +8.66 分的提升。

更有意思的两个发现

论文不只是「做了一个模型」，还探索了世界模型怎么帮助 Agent 训练：

发现一：模拟环境训练 > 真实环境训练

用 Qwen-AgentWorld 做模拟环境来跑 Sim RL（模拟强化学习），效果超过了在真实环境里训练。

训练方式 Claw-Eval QwenClawBench
Qwen3.5-35B-A3B（基线） 65.4 47.9
+ Sim RL（用 Qwen3.6-Plus 做环境） 66.7 47.8
+ Sim RL（用 Qwen-AgentWorld-397B 做环境） 69.7 55.0

用世界模型做环境，比用真实环境多拿了 4.3 和 7.1 分。而且它还能做 zero-shot 泛化到从没见过的环境（比如 OpenClaw）。

更进一步：模型支持可控模拟——你可以往环境里注入扰动、构造虚构世界，让 Agent 在更难的条件下训练。比如在搜索任务里，Agent 完全在虚构的世界里训练，迁移到真实搜索任务后依然有效，F1 提升了 16.29 分。

发现二：学预测环境 = 变强

世界模型训练不只让模型会模拟环境，还能反过来提升 Agent 自身的能力。

论文做了一个实验：先用单轮的、非 Agent 的轨迹做 LWM RL warm-up，然后再测多轮工具调用的 Agent 任务。结果：

Benchmark 无 warm-up 有 LWM warm-up 提升
Terminal-Bench 2.0 33.25 39.55 +6.30
SWE-Bench Verified 64.47 67.86 +3.39
SWE-Bench Pro 42.18 47.42 +5.24
WideSearch F1 33.38 46.17 +12.79
Claw-Eval 53.60 64.88 +11.28
BFCL v4 62.29 71.25 +8.96

其中后三个是完全 out-of-domain 的任务。也就是说，「学会预测环境」这个能力本身，会迁移到 Agent 任务上，即使没有任何 Agent 专项训练。

AgentWorldBench 构成

社区反应

这个工作在社区里引起了不小的讨论。

HN 上有人注意到一个细节：训练数据不是合成的，而是真的部署了物理主机和虚拟机（Ubuntu、macOS）来采集交互轨迹。有人讨论这个东西能不能用来做 Agent 测试环境的低成本替代——「以后不用真的开 Docker 跑测试了？」

Reddit r/LocalLLaMA 上 194 个 upvote，讨论集中在 35B-A3B 这个小模型能不能本地跑起来做 Agent 测试沙箱。3B 活跃参数的 MoE，理论上一张 24GB 显卡就能推理。

HuggingFace 上线一天，模型下载 223 次，收藏 143。

我的看法

这个东西最大的价值不是跑分第一（虽然也很厉害），而是它验证了一个方向：Agent 训练可以从「依赖真实环境」转向「自给自足」。

AlphaGo 通过自我博弈称霸围棋，是因为它不需要跟人类下棋来学习。Qwen-AgentWorld 试图做类似的事：Agent 不需要在真实环境里犯错来学习，它在自己模拟的世界里就能练出来。

如果这个方向成立，Agent 训练的成本会大幅下降。你不需要 1000 台浏览器实例来跑 Web Agent RL，一个模型就够了。

当然问题也存在：模拟器和真实环境之间一定有 gap。模型预测的环境响应跟真实的可能不一样，Agent 在模拟世界里学到的策略，迁移到现实可能有偏差。论文里提到了 zero-shot 泛化的能力，但实际效果还需要更多验证。

不过作为第一步，这个工作足够有意思。

开源信息

  • 模型权重：Qwen-AgentWorld-35B-A3B（MoE，35B 总参数 / 3B 活跃，256K 上下文）
  • 评测基准：AgentWorldBench（7 领域）
  • 支持 SGLang 和 vLLM 推理
  • 论文作者 30+ 人，第一作者 Yuxin Zuo，通讯作者包括 Ning Ding（清华大学）

397B-A17B 版本没有开源权重，只有 35B-A3B 开源了。

参考链接

  1. 论文：Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents
    https://arxiv.org/abs/2606.24597

  2. GitHub 仓库
    https://github.com/QwenLM/Qwen-AgentWorld

  3. HuggingFace 模型
    https://huggingface.co/Qwen/Qwen-AgentWorld-35B-A3B

  4. HuggingFace 数据集（AgentWorldBench）
    https://huggingface.co/datasets/Qwen/AgentWorldBench

  5. Qwen 官方博客
    https://qwen.ai/blog?id=qwen-agentworld

  6. X 推文原文
    https://x.com/Alibaba_Qwen/status/2069720365442719867

  7. ModelScope
    https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen-AgentWorld