알리바바 큐원(Qwen) 연구팀이 에이전트의 추론 및 계획 능력을 향상시키기 위해 7개 주요 도메인의 환경을 시뮬레이션할 수 있는 새로운 언어 기반 세계 모델인 '큐원 에이전트월드(Qwen-AgentWorld)'를 공개했습니다. 이 모델은 기존 최고 수준의 모델들을 능가하는 성능을 보여주며, 방대한 실제 상호작용 데이터와 강화학습(RL)을 통해 탄생했습니다. 이는 단순히 성능이 좋은 모델을 넘어, 가상 환경 시뮬레이터 및 사전 학습 도구로 활용되어 범용 인공지능 에이전트의 학습 효율과 성공률을 획기적으로 끌어올린다는 점에서 중요합니다.
번역된 본문
제목: 큐원 에이전트월드: 범용 에이전트를 위한 언어 세계 모델
초록:
세계 모델(World Model)은 현재의 관측치와 행동을 바탕으로 환경의 변화를 예측하며, 추론 및 계획을 위한 핵심 인지 메커니즘으로 작용합니다. 본 연구에서는 언어 모델 기반의 세계 모델링이 범용 에이전트(General Agent)의 한계를 어떻게 더욱 확장할 수 있는지 조사합니다.
(i) 우리는 먼저 에이전트 환경 시뮬레이션을 위한 파운데이션 모델(Foundation Model) 구축에 집중합니다. 우리는 긴 사고 과정(Chain-of-Thought) 추론을 통해 7개 도메인을 아우르는 에이전트 환경을 시뮬레이션할 수 있는 최초의 언어 세계 모델인 '큐원 에이전트월드-35B-A3B(Qwen-AgentWorld-35B-A3B)'와 '큐원 에이전트월드-397B-A17B(Qwen-AgentWorld-397B-A17B)'를 소개합니다. 현실 환경의 7개 도메인에서 수집된 1,000만 건(10M) 이상의 환경 상호작용 궤적(Trajectory) 데이터를 활용하여, 우리는 3단계 학습 파이프라인을 통해 큐원 에이전트월드를 개발했습니다: 첫째, 사전 학습(CPT) 단계에서는 상태 전환 역학(State Transition Dynamics)과 확장된 전문 말뭉치(Corpus)를 통해 범용 세계 모델링 능력을 주입합니다. 둘째, 지도 미세조정(SFT) 단계에서는 다음 상태 예측(NEXT-STATE-PREDICTION) 추론을 활성화합니다. 셋째, 강화학습(RL) 단계에서는 하이브리드 루브릭-앤-룰 보상(Rubric-and-Rule Rewards) 프레임워크를 통해 시뮬레이션의 정확도를 극대화합니다. 언어 세계 모델을 평가하기 위해 9개의 기존 벤치마크에서 5개의 최첨단 모델의 실제 상호작용 데이터로 구축된 종합 벤치마크인 '에이전트월드벤치(AgentWorldBench)'를 제시합니다. 실험 결과, 큐원 에이전트월드는 기존 최첨단 모델들을 크게 능가하는 성능을 보여주었습니다.
(ii) 파운데이션 모델 그 이상으로, 우리는 세계 모델링이 범용 에이전트를 향상시키는 두 가지 상호 보완적인 패러다임을 추가로 조사합니다. 첫째, 분리된 환경 시뮬레이터(Decoupled Environment Simulator)로서 큐원 에이전트월드는 에이전트 강화학습(Agentic RL)을 위해 수천 개의 실제 환경에 대한 확장 가능하고 제어 가능한 시뮬레이션을 지원하며, 실제 환경 학습만 단독으로 수행했을 때를 뛰어넘는 성능 향상을 가져왔습니다. 둘째, 통합된 에이전트 파운데이션 모델로서, 세계 모델 학습은 7개 에이전트 벤치마크 전반에 걸쳐 다운스트림(Downstream) 성능을 향상시키는 매우 효과적인 웜업(Warm-up) 역할을 합니다.
--> Computer Science > Computation and Language arXiv:2606.24597 (cs) [Submitted on 23 Jun 2026] Title: Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents Authors: Yuxin Zuo , Zikai Xiao , Li Sheng , Fei Huang , Jianhong Tu , Yuxuan Liu , Tianyi Tang , Xiaomeng Hu , Yang Su , Qingfeng Lan , Yantao Liu , Qin Zhu , Yinger Zhang , Bowen Yu , Haiquan Zhao , Haiyang Xu , Jianxin Yang , Jiayang Cheng , Junyang Wang , Lianghao Deng , Mingfeng Xue , Tianyi Bai , Yang Fan , Yubo Ma , Yucheng Li , Zeyu Cui , Zhihai Wang , Zhihui Xie , Zhuorui Ye , An Yang , Dayiheng Liu , Jingren Zhou , Ning Ding View a PDF of the paper titled Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents, by Yuxin Zuo and 32 other authors View PDF HTML (experimental) Abstract: A world model predicts environment dynamics based on current observations and actions, serving as a core cognitive mechanism for reasoning and planning. In this work, we investigate how world modeling based on language models can further push the boundaries of general agents. (i) We first focus on building foundation models for agentic environment simulation. We introduce Qwen-AgentWorld-35B-A3B and Qwen-AgentWorld-397B-A17B, the first language world models capable of simulating agentic environments covering 7 domains via long chain-of-thought reasoning. Leveraging more than 10M environment interaction trajectories of 7 domains in real-world environments, we develop Qwen-AgentWorld through a three-stage training pipeline: CPT injects general-purpose world modeling capabilities from the state transition dynamics and augmented professional corpora, SFT activates next-state-prediction reasoning, and RL sharpens simulation fidelity through a tailored framework with hybrid rubric-and-rule rewards. To evaluate language world models, we present AgentWorldBench, a comprehensive benchmark constructed from real-world interactions of 5 frontier models on 9 established benchmarks. Empirical results demonstrate that Qwen-AgentWorld significantly outperforms existing frontier models. (ii) Beyond foundation models, we further investigate two complementary paradigms through which world modeling enhances general agents. First, as a decoupled environment simulator, Qwen-AgentWorld supports scalable and controllable simulation of thousands of real-world environments for agentic RL, yielding gains that surpass real-environment training alone. Second, as a unified agent foundation model, world-model training acts as a highly effective warm-up that improves downstream performance across 7 agentic benchmarks. Code: this https URL Subjects: Computation and Language (cs.CL) Cite as: arXiv:2606.24597 [cs.CL] (or arXiv:2606.24597v1 [cs.CL] for this version) https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.24597 Focus to learn more arXiv-issued DOI via DataCite (pending registration) Submission history From: Fei Huang [ view email ] [v1] Tue, 23 Jun 2026 13:53:55 UTC (3,883 KB) Full-text links: Access Paper: View a PDF of the paper titled Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents, by Yuxin Zuo and 32 other authors View PDF HTML (experimental) TeX Source view license Current browse context: cs.CL < prev | next > new | recent | 2026-06 Change to browse by: cs References & Citations NASA ADS Google Scholar Semantic Scholar export BibTeX citation Loading... BibTeX formatted citation × loading... 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