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AI 聚簇研判事件 · 2026/10/9

MirroS 开源 AgentGarten：代码定义物理规则结合扩散实时渲染，构建智能体具身进化试炼场

MirroS Releases AgentGarten: Combining Code-Defined Physics with Diffusion Rendering for Embodied Agent Evolution

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MirroS 团队发布并开源了 AgentGarten，这是一个将可执行代码环境与实时神经渲染器连接的具身智能训练框架。该框架利用代码定义精确的物理因果规则，并通过扩散模型以超过 30 fps 的帧率生成逼真的视觉反馈，解决了传统引擎画面粗糙与视频世界模型物理状态不可控的矛盾。在捉迷藏等实验中，智能体通过“实验手册”机制记录试错经验，成功涌现出搬挡板、架坡道等复杂策略，验证了物理世界递归自我改进（Physical RSI）的可行性。

最新动向/MirroS 团队发布并开源了 AgentGarten，这是一个将可执行代码环境与实时神经渲染器连接的具身智能训练框架。该框架利用代码定义精确的物理因果规则，并通过扩散模型以超过 30 fps 的帧率生成逼真的视觉反馈，解决了传统引擎画面粗糙与视频世界模型物理状态不可控的矛盾。在捉迷藏等实验中，智能体通过“实验手册”机制记录试错经验，成功涌现出搬挡板、架坡道等复杂策略，验证了物理世界递归自我改进（Physical RSI）的可行性。

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    MirroS 开源 AgentGarten：代码定义物理规则结合扩散实时渲染，构建智能体具身进化试炼场

    原文标题：代码造世界，扩散绘现实：AgentGarten让智能体在实时试炼场中边玩边进化

    • AgentGarten 采用双轨架构：代码层确保物理规则的确定性与可查询性，扩散渲染层提供高保真且实时的视觉反馈。
    • 引入“实验手册”机制，智能体在每轮交互后自主复盘并记录发现，形成持续的经验积累闭环。
    • 在捉迷藏任务中，智能体在无预设脚本的情况下，自发演化出搭建掩体、调整工具位置等高级博弈策略。