**无需闭源模型：WildAWM 构建多模态计算机使用环境并提升通用智能体能力**

_Agent World Model in the Wild: Computer-Use Agent Environment Synthesis_

> 针对真实世界计算机环境训练智能体的安全与扩展性挑战，研究提出了 WildAWM 框架。该框架完全基于开源模型，能够合成支持图形界面、模型协议及命令行等多模态交互的可控环境。通过引入基于执行的三重质量门控机制，WildAWM 成功生成了 341 个长周期任务，其难度足以挑战前沿模型。实验表明，仅在 WildAWM 中训练的 Qwen 模型，在涵盖网页、机器人及计算机使用的 8 个分布外基准测试中均取得了显著提升，证明了该方法在通用计算机使用任务上的强大泛化能力。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-10-22 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.26828)