Scalable Environments Drive Generalizable Agents
作者: Jiayi Zhang, Fanqi Kong, Guibin Zhang, Maojia Song, Zhaoyang Yu, Jianhao Ruan, Jinyu Xiang, Bang Liu, Chenglin Wu, Yuyu Luo
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2026-05-18
💡 一句话要点
提出环境尺度扩展方法，提升智能体在多样化环境中的泛化能力
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 泛化能力 环境尺度扩展 可执行规则集 程序化生成 生成世界模型 有状态学习 智能体
📋 核心要点
- 现有智能体泛化方法在固定规则集下扩展轨迹或任务，难以应对底层环境规则变化带来的挑战。
- 论文提出环境尺度扩展，通过扩展智能体交互的可执行规则集分布，提升泛化能力。
- 论文对比了程序化生成器和生成世界模型两种环境构建范式，并探讨了与有状态学习机制的结合。
📝 摘要（中文）
本文提出，智能体的泛化能力应体现在适应超出训练分布的各种任务和未知环境。实现这种泛化需要环境尺度扩展，即扩展智能体交互的可执行规则集分布，而非仅在固定基准内增加轨迹或任务数量。当前扩展实践主要集中于在固定交互规则下收集更多经验或更广泛的任务集，导致智能体在底层接口、动态、观测或反馈信号发生变化时表现脆弱。核心挑战是世界层面的分布偏移：智能体需要系统性地接触具有显著不同可执行规则集的环境。为阐明这一挑战，我们提出了一个统一的分类法，通过主要交付物以及可执行规则集的变化，区分了轨迹尺度扩展、任务尺度扩展和环境尺度扩展。在此分类法的基础上，我们综合了可扩展环境的构建范式，对比了优先考虑可控性和可验证性的程序化生成器与提供更广泛覆盖和开放性的生成世界模型。我们进一步概述了如何将环境尺度扩展与有状态学习机制相结合，强调了用于跨环境适应的学习更新规则。最后，我们讨论了其他观点，并认为可扩展环境为实现稳健通用智能体提供了可衡量和可控进展的必要基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有强化学习智能体在特定环境中训练后，难以泛化到具有不同规则、动态或反馈机制的新环境。现有方法主要关注于在固定环境规则下增加训练数据量或任务多样性，忽略了环境本身规则变化带来的挑战，导致智能体在面对真实世界复杂多变的环境时表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是通过扩展环境的“可执行规则集”来提升智能体的泛化能力。这意味着智能体需要接触到具有不同底层规则、交互方式和动态特性的环境，从而学习到更通用的策略和适应能力。这种环境尺度扩展是提升智能体鲁棒性和泛化性的关键。
技术框架：论文提出了一个统一的分类法，区分了三种尺度扩展方式：轨迹尺度扩展（增加训练轨迹）、任务尺度扩展（增加任务数量）和环境尺度扩展（改变环境规则集）。论文还探讨了两种构建可扩展环境的范式：程序化生成器和生成世界模型。程序化生成器侧重于可控性和可验证性，而生成世界模型则提供更广泛的覆盖和开放性。此外，论文还讨论了如何将环境尺度扩展与有状态学习机制相结合，利用学习到的更新规则进行跨环境适应。
关键创新：论文最重要的创新点在于提出了“环境尺度扩展”的概念，强调了环境规则集多样性对于智能体泛化能力的重要性。与以往关注于数据或任务扩展的方法不同，该论文将环境本身作为提升泛化能力的关键因素，为强化学习研究提供了一个新的视角。
关键设计：论文并没有提出具体的算法或网络结构，而是侧重于概念框架和方法论的探讨。关键设计在于如何构建具有多样化规则集的环境，以及如何利用有状态学习机制来适应不同的环境。例如，程序化生成器可以通过改变参数来控制环境的物理特性、交互规则和奖励函数。生成世界模型则可以通过学习真实世界的动态特性来生成更逼真的环境。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文是一篇立场性论文，主要贡献在于提出了环境尺度扩展的概念框架，并对现有方法进行了分类和分析。论文并没有提供具体的实验结果，而是强调了环境尺度扩展对于提升智能体泛化能力的重要性，并为未来的研究方向提供了指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、游戏AI等领域。通过构建可扩展的环境，可以训练出更鲁棒、更通用的智能体，使其能够适应真实世界中复杂多变的环境。例如，在自动驾驶领域，可以利用该方法构建各种交通场景，提升自动驾驶系统在不同路况下的适应能力。
📄 摘要（原文）
Generalizable agents should adapt to diverse tasks and unseen environments beyond their training distribution. This position paper argues that such generalization requires environment scaling: expanding the distribution of executable rule-sets that agents interact with, rather than only increasing trajectories or tasks within fixed benchmarks. Current scaling practices largely focus on collecting more experience or broader task sets under fixed interaction rules, leaving agents brittle when underlying interfaces, dynamics, observations, or feedback signals change. The core challenge is therefore a world-level distribution shift: agents need systematic exposure to environments with meaningfully different executable rule-sets. To clarify this challenge, we propose a unified taxonomy that separates trajectory scaling, task scaling, and environment scaling by their primary deliverables and by what changes in the executable rule-set. Building on this taxonomy, we synthesize construction paradigms for scalable environments, contrasting programmatic generators that prioritize controllability and verifiability with generative world models that offer broader coverage and open-endedness. We further outline how environment scaling can be coupled with stateful learning mechanisms, emphasizing learned update rules for cross-environment adaptation. We conclude by discussing alternative perspectives and argue that scalable environments provide the essential substrate for measurable and controllable progress toward robust general agents.