看似合理的Sokoban推送会让谜题变得无法解开。为了避免此类错误，代理必须在执行前预测其行为的后果，特别是当来自真实环境的反馈很少或行动不可逆转时。我们引入了Agentic Imagination （ AGIMA ） ，这是一种培训框架，训练代理人在行动之前进行想象，即富有想象力。Agim

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Train An Imaginative Agent](https://arxiv.org/abs/2610.26845v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Jiaxin Ge, Junyi Zhang, Tianning Chai, Hanjun Yoo, Chenyang Wang, Xiuyu Li, Weijia Shi, XuDong Wang, Sewon Min, Luke Zettlemoyer, Trevor Darrell, Haiwen Feng

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关，再看全文细节。
Agent是2026年最卷的方向，没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
建议收藏，做Agent开发的时候拿出来翻翻。

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⏱️ 2026-10-20 13:02