TY  - UNPB
TI  - AgentGarten: Code Worlds for Evolving Agents
UR  - https://arxiv.org/abs/2610.12374
DO  - 10.48550/arXiv.2610.12374
DA  - 2026-10-08
KW  - Juju Radar
KW  - Agent训练环境
KW  - 世界模型
KW  - 补看
KW  - 待阅读
N1  - AgentGarten将程序化模拟器/游戏引擎管理的持久状态和明确规则，与共享神经渲染器生成的视觉观察分离。Agent只看合成的第一视角画面，每轮结束写playbook供下一轮使用。作者在捉迷藏及四个其他世界展示策略改进；四轮与传统自博弈强化学习千万局的对比不是同口径效率比，后者从随机权重开始，前者已有大规模预训练。官方仓库目前放出神经渲染器训练与推理代码，世界环境及Agent练习循环待发布。论文2026-10-08 17:32 UTC提交，本期作近期补看。  原文：https://arxiv.org/abs/2610.12374 代码：https://github.com/MirroS-Lab/AgentGarten 本期资料页:https://www.asteronline.cn/juju-radar/2026-10-11/ AI辅助整理。
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