Ця стаття представляє Agent-World, фреймворк для масштабування синтезу реальних середовищ, що сприяє розвитку загального агентивного інтелекту. Він досліджує методології створення складних, реалістичних симуляцій, які дозволяють агентам ШІ навчатися та адаптуватися до різноманітних сценаріїв, що має вирішальне значення для застосувань у робототехніці, автономних системах та широкому розвитку ШІ.