# Agima 先想像行動結果，再決定下一步

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> 原作者：jiaxin_ge_ (@jiaxin_ge_) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥 · 日期：2026-10-24

> 原始來源：https://x.com/jiaxin_ge_/status/2113679041178005613

## 證據與延伸閱讀

- [# Agima 先想像行動結果，再決定下一步](https://x.com/jiaxin_ge_/status/2113679041178005613) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-24 · 支持主張：貼文提出 Agima，並概述 SFT 與 RL 後的結果；RL 的「第一個計畫失敗才想像第二個」是貼文的摘要表述。
- [Train an Imaginative Agent](https://arxiv.org/html/2610.26845v1) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-24 · 支持主張：論文說明 Agima 的單一模型規劃方法、SFT-only 倉庫番比較及評估條件，並將 RL 後的行為概括為依需要進行前向推演。

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## 中文摘要

# Agima 先想像行動結果，再決定下一步

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![Agima 先想像行動結果，再規劃並回到真實環境行動；側邊文字卡列出四箱倉庫番 SFT-only 比較與訓練、觀察條件。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-cross-round-selected12-20261025/agima-world-model/v2/overview.png)
> Agima 規劃流程與論文所述倉庫番比較條件。
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研究團隊提出 Agima，讓代理先推演候選行動可能帶來的畫面，再利用推演結果規劃下一步。作者在社群貼文中稱，經過監督式微調（SFT）後，Agima 在較難的倉庫番題目上由 2% 提升至 40%；論文則把這項結果限定在特定訓練與測試設定。這提供了一個具體案例：模型可以先在內部比較可能的後果，再對環境採取行動。

## 它如何在行動前預演？

倉庫番的推箱動作可能把箱子推進無法取出的角落。Agima 的做法是先提出行動，再想像行動後的視覺狀態，並根據這些預測延伸或比較候選路徑，然後才在真實環境中執行。研究把同一個多模態模型用作行動策略與世界模型：前者提出動作，後者預測動作後會看到什麼。

![流程圖依序呈現提出動作、想像視覺結果、比較候選路徑、在環境中執行，並標示「示意流程」。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-cross-round-selected12-20261025/agima-world-model/v2/inline-agima-planning.png)

> Agima 行動前推演的示意流程。

這種預演提供的是規劃材料，不是已發生的環境回饋。執行動作後，真實觀察仍會接回規劃流程；論文描述模型可用想像出的觀察延伸推演，也可在行動後用真實觀察校正下一輪規劃。

## 40% 是在什麼條件下得到的？

論文報告，在其 SFT-only 設定中，Agima 解出 40% 的四箱倉庫番題目；以相同 backbone 微調的 action-only planner 解出 2%。訓練使用兩箱題目，測試時則每五步才取得一次真實棋盤觀察，因此這組數字反映的是該基準設定下的表現。

![四箱倉庫番的 SFT-only 受控比較：Agima 40%，相同 backbone 微調的 action-only planner 2%；註明兩箱訓練與每五步觀察條件。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-cross-round-selected12-20261025/agima-world-model/v2/inline-sokoban-result.png)

> 論文所述四箱倉庫番比較及測試條件。

社群貼文另稱，經強化學習（RL）後，Agima 會在第一個計畫失敗時才想像第二個計畫。論文較概括地描述為：模型學會在需要時才進行前向推演。兩種說法的精確程度不同；後者支持「依需要推演」這個方向，但不應延伸成所有任務都具備一般化能力的結論。

這項工作展示了在受控環境中把視覺預測用於行動規劃的方式。40% 對 2% 的比較只適用於論文所述的四箱倉庫番測試條件，不能直接代表其他任務或部署情境的表現。

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> Agima 以倉庫番示範先想像行動結果、排除死局並比較候選路徑，另以四種環境展示基線與 Agima 的比較。

## 標籤

研究論文