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　　当前，语言智能体（Language agents）越来越需要能够持久存在、支持行动、记忆与成长的环境。然而，现有系统大多走向两个极端：一方面，传统 Web 框架依赖数据库和手工编写的接口提供固定上下文，虽具备可靠性、成熟工具链和清晰的安全边界，但其环境受限于开发者预先定义的模式；另一方面，全生成式世界模型虽理论上能支持无限上下文和任意环境类型，却面临可控性差、调试困难、扩展成本高以及缺乏长期运行所需的结构化保障等问题。因此，在固定上下文的 Web 应用与无约束的生成式世界模型之间，亟需一个兼具结构性与开放性的中间方案。

　　为此，普林斯顿大学王梦迪团队联合提出Web世界模型（Web World Model, WWM）的概念填补了这一空白，其状态与物理规则由普通的Web代码（例如 TypeScript 模块、HTTP 处理程序）定义，而后LLM则基于这种结构化的潜在状态生成上下文和叙事内容。研究结果表明，Web技术栈本身能够作为可扩展的世界模型基础架构，从而构建出兼具可控性与开放性的环境。

　　可靠的环境建模需要确定性逻辑与概率生成之间的协同作用。纯粹的生成式模型容易产生幻觉和状态不一致，而传统的硬编码环境则缺乏语义灵活性和开放性。WWM通过一种混合架构弥合了这一差距。以下阐明了四项核心原则，使该框架能够切实可行地实现可扩展部署。

　　图3 Web世界模型架构：确定性代码层（物理）与随机AI层（想象）的分离

　　WWM将世界状态St分解为两个正交的组件：。物理层（Sϕ)严格由确定性代码定义。它维护不变状态数据，如物品栏、坐标、资源上限，并强制执行逻辑一致性。想象层（S

　　）是随机且基于模型的。它生成高维感知内容，例如环境描述、NPC对话和美学风格。

　　这种分解方式通过代码维持了世界逻辑的一致性，同时允许AI生成丰富多样的场景与文本。

　　在Web世界模型中，利用类型化接口取代传统深度学习中不透明的高维隐状态。通过定义严格的结构化模式（如 interface Planet { biome: string; hazard: string; }），大语言模型直接生成符合类型规范的JSON对象，而非像素或嵌入向量。这使得隐状态变为透明、可调试的数据结构，确保生成内容在结构上与物理引擎逻辑兼容（如必须包含 weight、cost 等字段），从而过滤结构性幻觉，防止违反应用逻辑。

　　将一个无限宇宙存储在数据库中是不可行的，研究团队采用程序化生成的原则，按需生成世界。当用户到达位置 x时，系统跳过数据库查询，直接将该坐标传入一个哈希函数，得到一个种子h(x) 。该种子固定了大语言模型（LLM）的采样随机性。例如，用户可以离开一颗星球，稍后再返回，而星球依然保持不变。这实现了零存储成本的对象恒常性（Object Permanence）：

　　Web世界模型采用保真度滑块（Fidelity Slider）机制以适应不同计算资源：

　　即使想象层（S

　　）不可用，由代码控制的物理层（Sϕ）仍能维持环境的逻辑连续性，确保系统功能正常，仅牺牲语义丰富性。

　　无限旅行地图的交互流程如图5所示。首先，用户在交互式地球仪上选择一个地理坐标，该输入随即被哈希处理，生成一个确定性种子和位置元数据，从而将请求映射到物理层（Sϕ）。智能体基于这一上下文调用大语言模型（即想象层 S

　　），生成结构化的目的地导览，包括视觉主题与行程细节。最终，相关内容在客户端直接渲染，无需依赖后端存储，即可为用户提供一致且持久的沉浸式体验。

　　为进一步验证WWM在虚构场景中的泛化能力，研究者开发了星系旅行指南，与无限旅行地图不同， 该应用是一个程序化生成的科幻模拟世界，其中所有内容均为合成。

　　该应用遵循关注点分离原则，明确地将世界状态划分为一个确定性物理层和一个随机性想象层，物理层作为主要架构师，利用过程化噪声函数（例如在 universe.ts 中）来规定星系布局、星际航路连接以及行星资源分布。每个行星都被分配一个稳定的标识符和一组完全由代码衍生的、固定的符号化属性，并通过哈希算法实现对象持久性，确保重新访问坐标 (x,y) 时，无需数据库查询，总能得到相同的物理状态。

　　AI 被严格限制在想象层，仅被调用来为这些刚性几何结构添加叙述性文本，同时受到严格的 TypeScript 接口约束，必须输出有效的 JSON，以匹配代码定义的生物群系和危险类型。如果模型失败或不可访问，系统会优雅地降级到基于模板的描述，表明世界的存在不依赖于生成式模型。

　　战斗系统基于客户端的 TypeScript/React 实现，可维护玩家与敌人的完整状态（生命值、能量、卡组与手牌、状态效果、敌人的行动意图） 。当玩家赢得战斗后，系统进入奖励阶段：可选择标准奖励（随机生成三张卡牌），或使用用户自定义的“愿望”来定制一张专属卡牌。  无论哪种方式，Gemini Flash 都作为受约束的内容设计师，输出一个结构化的 JSON 规格，包含卡牌名称、描述和效果代码。该输出会由一个基于 TypeScript 接口（如 ICard 和 IRelic）定义的契约与验证层进行严格校验。随后，符号化核心（symbolic core）将效果代码解析为游戏规则并执行，同步更新玩家的卡组或遗物库存，从而完成整个战斗循环，并为下一场战斗做好准备。

　　首先，将用户自定义的材料注入到一个符号化的元胞自动机（cellular-automata）“falling-sand”模拟器中。当粒子发生碰撞时，引擎优先应用已有的反应规则；若无匹配规则，则调用Gemini Flash生成一个符合预定义结构约束的反应结果，并立即将其缓存并集成到更新循环中。AI 监督器会持续监测画布状态，并对系统进行引导或扰动。

　　在将预设的反应表替换为实时规则生成后，系统获得了更大的涌现行为空间：在运行过程中，系统自身可能探索出诸如“生命 + 火 = 灰烬”、“灰烬 + 水 = 营养泥”，以及“营养泥 + 生命 = 更多生命”等规则。

　　最终，实现一个既具备物理可解释性，又能通过受约束的生成机制实现自我扩展的沙盒系统。基于 React 与 Canvas 的用户界面（包含工具栏和自然语言“创造者控制台”），如图10所示。

　　宇宙航行者是一个基于Web 世界模型的 3D 行星探索应用，构建了一个可交互、可导航的太阳系。它摒弃预渲染内容，转而通过空间上下文驱动 AI 导览：用户在轨道俯瞰、飞船驾驶和地表行走等模式间自由切换，系统则结合当前视角，每 30 秒由 Gemini 生成匹配的教育性解说（无网络时回退至本地描述）。场景布局由确定性代码控制（如固定轨道、程序化小行星），确保结构稳定；而 AI 仅负责上下文感知的叙述生成，当前版本覆盖太阳系主要天体，操作经过简化以提升可用性，未来可扩展至更真实物理、VR 或多人协作导览，展示了 WWM 在沉浸式科学教育中的潜力。

　　想象层S

　　则由大语言模型生成：在接收到检索到的证据包后，大语言模型会选定文章大纲，撰写分节的叙述内容，并输出参考文献列表，将每条生成内容明确关联至其原始来源。

　　Bookshelf 将 Web 世界模型应用于长篇生成式小说创作，通过极简的用户交互实现沉浸式阅读体验。其核心设计在于将系统划分为两部分：由代码实现的“物理层”负责维护叙事不变量——包括分页规则、风格约束、剧情线索追踪和轻量化的类型化状态；而大语言模型作为“想象层”，专注于生成符合上下文的局部文本与场景细节。每次翻页时，系统将压缩的故事状态、标签约束和近期文本作为提示输入 LLM，生成内容流式渲染到界面。这种架构表明，长程生成的关键挑战并非语言建模本身，而是高效的状态管理；通过明确分工，Bookshelf 在故事无限扩展的同时，仍能提供稳定、连贯且可控的阅读体验。