Agent AI与世界模型入门指南：从核心概念到实战应用

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Agent AI 是指能够感知环境、做出决策并执行动作的智能体。世界模型则是 Agent 对所处环境的内部表示，可以预测环境状态变化。两者的关系就像驾驶员（Agent）和脑海中的路线图（世界模型）——前者依赖后者进行导航决策。

典型应用场景包括：

游戏 AI（如《星际争霸》的 AlphaStar）
自动驾驶中的交通流预测
机器人路径规划

使用 if-else 等硬编码规则
优点：实现简单，确定性高
缺点：无法处理未见过的场景

依赖监督学习 / 强化学习
优点：能处理部分不确定性
缺点：需要大量训练数据

包含环境模拟器（世界模型）+ 决策模块
优点：可进行 mental simulation
缺点：模型训练复杂度高

架构示意图描述：

[环境] → [传感器] → [世界模型] → [决策模块] → [执行器] → [环境]
        ↑_________________________反馈循环___________________↓

以下使用 PyTorch 构建简单世界模型：

import torch
import torch.nn as nn

class WorldModel(nn.Module):
    """
    2 层 MLP 世界模型
    输入：当前状态 + 动作
    输出：预测的下个状态
    """
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(nn.Linear(state_dim + action_dim, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, state_dim)
        )

    def forward(self, state, action):
        x = torch.cat([state, action], dim=-1)
        return self.net(x)

# 示例使用
model = WorldModel(state_dim=4, action_dim=2)
current_state = torch.tensor([1.0, 0.5, -0.3, 0.8])
action = torch.tensor([0.1, -0.2])
next_state_pred = model(current_state, action)