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这项由约翰斯·霍普金斯大学主导的研究，以预印本形式发布于2026年5月，论文编号为arXiv:2606.24893，感兴趣的读者可通过该编号在arXiv平台查阅完整论文。

**人类是怎么学习的？**

回想你第一次玩一款全新的电子游戏。你不知道地图长什么样，不知道哪些道具有用，不知道敌人会在什么时候突然出现。于是你开始探索，摔跤，记住教训，慢慢摸清规律，最终形成一套属于自己的打法。这整个过程，你的大脑在不停地学习——不是在考试前突击复习，而是在实战中随时更新对世界的理解。

现在把这件事交给人工智能来做。大多数AI的训练方式，更像是让它提前把所有可能的题目做一遍，然后在考试时凭记忆作答——考试期间，它不会、也不被允许继续学习。但这和真实世界的运作方式相差甚远。现实中，无论是人类还是机器，都需要在"做事"的过程中不断更新自己的认知。

正是为了研究AI能否做到这一点，约翰斯·霍普金斯大学的研究团队开发了一套全新的评测框架，起名叫**AgentOdyssey**——直译过来就是"智能体的奥德赛"，暗指一段在未知世界中不断学习、不断前行的漫长旅程。

**一、为什么现有的测试方法不够用**

先来说说背景。近些年，以GPT为代表的大语言模型展示出惊人的推理能力，研究者们也开始尝试让这些模型来控制"智能体"——也就是能够在环境中感知、决策、行动的AI系统。这些智能体被放进各种各样的测试环境里：有的模拟家居任务，比如把苹果放进微波炉加热；有的模拟网页浏览；有的模拟机器人操作。

但这些测试有一个共同的隐含假设：AI在测试的时候，不允许再学习新东西。它就像一个参加期末考试的学生，考前学完了，考试时只能靠已有的记忆答题。这种设定在实验室里容易控制，但和现实世界的需求完全脱节。

更麻烦的是，即便有些研究考虑到了"学习"这件事，通常也是先让AI在大量游戏局次中训练好，再去测试——学习和测试依然是分开的两个阶段。而真实世界里，一个被部署的AI系统必须在工作的过程中持续学习，没有机会暂停、回炉重造再上岗。

研究团队把这种他们真正想研究的能力叫做**"测试时持续学习"**——简单说，就是AI在被实际使用的过程中，边做事边学习，而且学到的东西要能帮助它下一步做得更好。这和传统意义上的"持续学习"也不同：传统持续学习假设有一个干净的训练-测试边界，而他们要研究的是没有这条界线的情况。

**二、AI要在游戏中学什么：五种核心能力**

为了研究测试时持续学习，研究团队首先思考：一个能在真实世界中持续学习的AI，到底需要具备哪些能力？他们从人类婴儿和幼儿的认知发展中汲取灵感——毕竟，人类是迄今为止最成功的"持续学习者"，在出生后的头几年里，不需要任何老师告诉他们规则，就能通过与世界的互动学会大量知识和技能。

研究团队归纳出五种关键能力，这五种能力彼此紧密依存，缺一不可。

第一种是**探索**。就像冒险者进入一片未知森林，AI需要主动去寻找新地点、新物品、新角色，而不是窝在已知的安全区域里反复做同样的事。只有充分探索，才能积累足够的原材料供后续学习使用。

第二种是**情景记忆**，也就是记住"我做过什么事"。比如，AI三百步之前把一块宝石放在了某个角落，现在需要找回来——这需要的不是对规则的理解，而是对自身经历的记忆。人类对此习以为常，但对AI来说相当有挑战性。

第三种是**世界知识习得**。AI需要通过与环境互动，学到关于这个世界的具体规律——某种材料能炼成什么武器，深夜里哪些区域更危险，特定时间段敌人的攻击力会变强。这些知识在游戏开始时没有人告诉AI，必须靠自己摸索。

第四种是**技能学习**，也就是学会更高效地完成某类任务。比如在纸上记下合成配方，下次需要合成时直接查阅，而不是每次从头摸索。这更接近于"程序性记忆"——知道怎么做一件事，而不只是知道这件事的相关知识。

第五种是**长程规划**。游戏中的主线任务往往需要分解成很多步骤，有些步骤之间隔着几百个行动——比如先在某地采集材料，用材料合成钥匙，用钥匙打开图书馆的门，然后才能去图书馆和商人交易。AI需要在整个过程中保持对目标的追踪，而不是完成了一个小步骤就忘了大目标。

**三、AgentOdyssey是什么样的游戏**

研究团队设计AgentOdyssey的核心挑战在于：如何创造一个能反复使用、不会被AI提前"背答案"的测试环境？他们的解决方案是用AI来生成游戏本身。

AgentOdyssey是一个**文字冒险游戏**的生成框架。AI不看图、不听声音，所有关于世界的信息都以文字形式呈现。游戏世界由三类基本实体构成：地点（城堡大厅、图书馆、山洞等），物品（木剑、草药、铁锭等），以及NPC（不由玩家控制的角色，包括友善的商人和敌对的怪物）。这些实体之间的空间关系构成一张"世界图谱"，就像一张地图，但用数据结构来表示。

游戏的规则分为两类。"行动规则"定义了AI主动采取某个行动会产生什么效果——比如"捡起物品"、"攻击怪物"、"合成道具"。"步进规则"则定义了世界在AI不做任何事时，自己会怎么运作——比如NPC会随机在地点间巡逻，夜深时会有怪物在噪音大的地方自发出现，特定条件满足时商人会在地上留下写了消息的纸条。

每一步，AI会收到一段文字描述：现在几点，你在哪里，周围有什么东西，周围有哪些NPC，你自己的状态如何（血量、等级、手里拿着什么）。然后AI要从一个固定的动作库里选择一个动作执行，比如"进入图书馆"、"捡起铁锭"、"向商人出售水晶矿石"。

关键在于：游戏中的知识，比如哪种材料合成什么道具、某个NPC在什么时间段特别危险、打败某个怪物会掉落什么物品——这些都不会提前告诉AI，必须通过探索和互动来发现。而且，每次生成的游戏内容都不一样，所以AI不可能靠背诵来应付。

研究团队用一个由大语言模型驱动的生成引擎来创建这些游戏，引擎由三个子模块构成：实体生成器负责创建新的地点、物品和NPC；规则生成器负责生成新的行动规则和步进规则；任务生成器负责生成主线任务和支线任务。整个系统以一个"基础游戏"为模板，让AI在理解这个模板的基础上，创造出结构相似但内容完全不同的新游戏。

生成之后，系统还会自动运行测试——用随机行动的AI去玩这个游戏，检查有没有程序错误，如果有就把错误反馈给生成器，让它修复。这保证了生成的游戏在技术上是可运行的。

与现有的文字游戏环境相比，AgentOdyssey有几个独特之处：游戏内容可以无限生成，不受固定数据集的限制；世界动态是独立于AI行动而自发运作的（NPC会自己到处走，时间会自己流逝）；游戏任务可以延伸到极长的步骤数；而且由于内容是新生成的，不存在被AI提前"背过"的可能。

**四、如何衡量AI表现得好不好**

评测AI的表现，研究团队设计了一套多维度的指标体系，而不只是看"任务完成了几个"。

游戏进度方面，主要任务完成的阶段数是核心指标，辅以支线任务完成数、探索过的地区数、合成过的新物品数、击败过的不同怪物数。由于不同运行之间的绝对数值可能有差异，研究团队将这些数值做了归一化处理，使得不同AI之间的比较更公平。

除了游戏内的直接表现，研究团队还设计了四项**诊断测试**，用来专门探查AI在五种核心能力上的具体水平。

世界知识问答是其中最直接的一项：在游戏开始前后，分别对AI提一批关于游戏世界的选择题，比如"合成锁具需要什么材料？""哪个地区和农场相连？"通过比较前后的答题准确率，可以测量AI在游戏过程中究竟学到了多少新知识。这类问题同时也能检测数据污染——如果AI在游戏开始前就能高准确率地答对关于新生成游戏世界的问题，说明这些内容可能曾经出现在它的训练数据中，需要过滤掉。

情景记忆问答则考察AI对自身经历的记忆：比如"你在哪里丢下了铁剑？""你上一个击败的怪物叫什么名字？"这些问题的答案从AI自己走过的轨迹中提取，没有标准答案，只有基于该次游戏实际发生的事情的正确回答。

物品和动作探索率测量的是AI尝试过多少种不同物品和动作——游戏中有83种物品和22种动作，AI探索了几种？探索率越高，说明AI在这方面的能力越强。

行动多样性则用一个熵值公式来计算：在连续的若干步行动中，AI的行为有多样化？如果AI总是重复同一个动作，熵值接近0；如果AI的行为丰富多样，熵值接近1。行动多样性的下降往往意味着AI陷入了某种"死循环"。

此外，研究团队还记录了每种方法消耗的总token数量（大语言模型处理信息的基本单位，可以粗略理解为"思考的工作量"），作为衡量计算成本的指标。

**五、研究团队测试了哪些类型的AI智能体**

研究团队测试了六大类AI智能体，每类有不同的"记忆策略"，配合不同的基础语言模型，形成了一个相当全面的对比实验。

长上下文智能体是最直接的实现方式：把每一步的观察、推理和行动都原原本本地追加到文本里，让AI的"记忆"随着时间线性增长。这就像把整本日记都摆在眼前，想回忆什么就翻哪里——但记得越多，每次思考时需要处理的内容就越庞大。

固定大小记忆智能体维持一个恒定长度的记忆窗口。最简单的实现是"滑动窗口"——只保留最近几步的记录，旧的自动淘汰，相当于只记得最近几天的事情。研究中还测试了一种叫做MEM1的变体，它用语言模型来主动更新和压缩记忆，而不是机械地丢弃旧记录。

检索增强型智能体把所有经历存入一个外部数据库，每次做决策时去数据库里检索最相关的几条记录作为参考。这就像有一个索引完善的笔记本，不用记住所有细节，但知道去哪里查。研究团队测试了四种变体：最基础的向量检索、Mem0（一个专门为AI记忆设计的系统）、Raptor（能对记忆做层级摘要的检索方法）、以及Voyager（最初用于Minecraft游戏的检索架构）。

参数微调智能体把经历直接"写进"模型参数里，而不是保存在外部。这类似于通过反复练习，让技能变成肌肉记忆——不需要查笔记，已经成为本能。研究团队使用的是LoRA，一种只更新模型参数中一小部分的高效微调方法，训练数据是AI自己与游戏互动产生的观察-推理-行动三元组。

强化学习智能体同样通过调整模型参数来学习，但驱动力不是"模仿正确答案"，而是"获得奖励"——具体采用的是PPO算法，一种广泛应用于强化学习的优化方法。

隐变量记忆智能体则是一条更激进的路线：把经历压缩成模型内部的"记忆标记"，存入隐藏状态，而不是以文字形式显式保存。研究团队测试了MemoryLLM和MPlus两个系统，它们基于LLaMA 3/3.1-8B模型构建。

所有智能体都采用ReAct提示范式——在给出行动之前，先输出一段推理过程，模拟人类"先想想再行动"的习惯。基础模型方面，研究团队主要使用了OpenAI的GPT-5和GPT-5-mini，以及阿里云的Qwen3-4B，覆盖了闭源顶级模型和开源小模型两个端点。在附录中，研究团队还对比了Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、Grok 4.1 Fast等更多前沿模型。

**六、实验结果：谁表现最好，谁暴露了什么问题**

研究团队进行了两轮实验。第一轮在一个由AI生成的较复杂游戏中运行，游戏包含18个地区、83种物品类型、13种NPC类型，主线任务共24个阶段，每个AI运行500步。第二轮使用一个较简单的游戏（14个地区、49种物品、12种NPC、17个主线阶段），专门用来深入分析参数微调智能体的表现。

从第一轮实验的游戏进度来看，以GPT-5为基础的长上下文智能体表现最好，完成了3个主线任务阶段；GPT-5加上检索增强内存完成了2个；仅有短期记忆的固定窗口智能体完成了1个。但即使是最好的AI，也只完成了人类玩家完成的9个阶段任务中的3个，差距依然非常显著。

长上下文智能体的优势来自两点：它储存了所有过去的经历，推理时能参考全部历史信息；而GPT-5本身对长上下文的处理能力也更强。当模型换成GPT-5-mini，表现明显下降；换成Qwen3-4B，下降更为明显。在附录的额外测试中，Claude Opus 4.6表现最佳，完成了5个阶段，但依然远不及人类的9个。

但长上下文智能体有一个致命弱点：计算成本随步骤数成平方增长。随着游戏进行，它需要处理的文本越来越长，每一步的推理代价都在增加。当研究团队尝试给它加上"反思"模块时，由于每步额外的token消耗，AI很快就撑不住了。相比之下，检索增强型和固定窗口型智能体的token消耗随步骤线性增长，控制成本更容易。

诊断指标方面，长上下文GPT-5智能体的世界知识问答准确率在游戏前后提升了34.8个百分点，情景记忆问答准确率达到0.92，物品探索覆盖了18/83种类，动作探索覆盖了17/22种。这些数据在所有AI中是最高的，说明它确实学到了更多，也记住了更多——但这本质上是因为所有信息都在它的上下文里，相当于开卷考试。更小的模型和记忆受限的智能体，世界知识问答的提升幅度要小得多，情景记忆准确率更是普遍偏低。

从行动多样性的时间曲线来看，长上下文智能体的多样性虽然随时间有所下降，但整体维持在一个较高水平。固定窗口智能体和参数微调智能体则呈现出更陡峭的下降趋势，最终行为趋向单调，与此同时游戏进度也在同一时期进入平台期，两者高度相关。

MemoryLLM和MPlus这两种基于LLaMA 3/3.1-8B的隐变量记忆智能体，几乎无法产生有效行动，无效行动率高达100%，完全无法在游戏中有所作为。研究团队因此无法对它们做情景记忆评测，因为它们的轨迹里全是"等待"这一个动作。

**七、短期记忆为何如此重要**

第二轮实验专门聚焦参数微调智能体，结果揭示了一个贯穿全文的重要发现：**短期记忆对几乎所有类型的智能体都有显著帮助**，在参数微调型智能体上尤为明显。

在以Qwen3-4B为基础模型的测试中，最基础的参数微调智能体完成了0个主线任务阶段；加上反思机制后，依然是0个；加上摘要机制，完成了1个；而加上短期记忆（保留最近5步的记录）之后，完成了7个主线阶段，一跃成为该实验组中表现最强的方法，甚至超过了固定窗口智能体（6个阶段）。

为什么短期记忆如此关键？研究团队给出了直觉性的解释：即使游戏需要长达数百步的长程规划，AI在每一步的决策中依然需要维护短期目标。以"收集5根木棍"为例，AI必须在收集的过程中记住自己已经捡了几根，还差几根。没有短期记忆，AI很容易在完成一个小动作后就忘了下一步该干什么。

更引人注意的是：带短期记忆的参数微调智能体，其表现超过了没有短期记忆的固定窗口智能体。这说明，通过训练将经验写入模型参数，确实是一种有效的长期记忆形式——短期记忆管近期目标，参数记忆管长期知识，两者互补，才能表现出色。

相比之下，反思（让AI在行动后总结经验教训）和摘要（让AI定期生成记忆摘要）这两种机制，在以推理模型为基础的设置中没有显示出帮助。研究团队认为，推理型模型在生成回答时已经内置了类似反思和摘要的过程，额外的显式机制反而增加了冗余和计算负担。

然而，参数微调智能体也暴露出一个严重问题：在诊断测试中，它们在游戏后的世界知识问答准确率反而低于游戏前，情景记忆准确率也接近于零。研究团队认为这是灾难性遗忘——模型在学习新知识的同时，把原本掌握的基础语言能力和常识给"覆盖"掉了，就像往一块黑板上反复写新内容，旧内容被擦掉了。这被研究团队视为未来工作中需要重点解决的问题。

**八、AI在五种核心能力上的具体失败方式**

研究团队对智能体的失败模式做了细致的归纳，为每种核心能力总结出具体的失败表现。

在探索方面，AI普遍表现出"目标导向"的偏狭：只去捡和当前任务直接相关的物品，忽略那些暂时看起来没用但将来可能作为合成原料的东西。这种"只做眼前事"的策略，使它们错过了许多关键的中间资源，导致后续任务无法推进。对于行动空间的探索同样不足，大多数AI没有尝试所有可用的动作，因此对部分动作的效果完全不了解。

在情景记忆方面，最常见的失败是陷入重复循环：AI执行一段相同的动作序列，得到相同的失败反馈，却依然重复同样的行为，就像走进了一条死胡同却不知道转身。另一个问题是"幻觉"——AI声称某个物品在某个地方，但实际上物品已经不在那里了（或者根本就没在那里），说明它的记忆并不准确，而是包含了被编造出来的内容。

在世界知识习得方面，较小的模型尤其容易"发明"不存在的合成配方，或者将正确的信息接收了却没有更新自己的知识体系——就像老师讲了一遍课，学生坐在那里却根本没有吸收进去。

在技能学习方面，当一个敌对NPC有固定的攻击模式时，大多数AI无法从多次交战中归纳出对策，而是每次都凭直觉反应，没有形成可复用的战术。更明显的是，没有任何被测试的AI学会了"把合成配方写在纸上供以后查阅"这一在游戏中明确提供了工具支持的技能。

在长程规划方面，AI在完成一个子任务后，经常"忘了"回去推进主线——比如去做了一个支线任务，做完之后不知道下一步该干什么，就在原地打转，而不是回到主线的下一个阶段继续推进。

此外，研究团队还发现了成本和效率问题：许多AI使用了过多的推理token，成本高，但实际决策质量并不匹配。研究团队指出，未来的智能体需要更高效的推理机制，能以更少的"思考量"做出更好的决策。

**九、这一切意味着什么**

归根结底，AgentOdyssey做了一件很重要的事：它把"AI能否在做事的过程中持续学习"这个问题，变成了一个可以被严格测量的问题，而不只是一个泛泛而谈的愿景。

研究的结论是清醒而务实的：即使是目前最强的AI模型，在需要同时具备探索能力、长程记忆、世界知识习得、技能积累和任务规划的场景下，表现依然与人类有相当大的差距。最好的AI完成了24个主线阶段任务中的5个（Claude Opus 4.6），而人类可以轻松完成9个，而且人类在没有任何说明的情况下玩这个游戏，探索、记忆、学习、规划的过程基本是无意识完成的。

这并不意味着现有技术一无是处。长上下文模型在信息管理上有天然优势，但受限于成本；短期记忆是一个廉价且有效的增强手段，几乎所有类型的智能体都能从中受益；参数微调证明了在测试时将经验固化到权重里是可行的，但灾难性遗忘是必须正视的技术障碍。

这个框架本身也有它的局限。当前的AgentOdyssey只支持纯文字观察，不涉及图像或声音；每个游戏只有一个AI玩家，无法研究多智能体协作；时间是离散推进的（每步固定10分钟游戏时间），这和真实世界的连续时间流逝有所不同。研究团队在论文中明确指出，未来可以在这些方向上扩展这个框架。

对于AI领域的研究者来说，这项工作提出了几个值得深入探索的方向：如何让AI在学习新知识的同时不丢失旧能力？如何在有限的计算预算内让AI的有效决策时间跨度更长？如何让AI真正"记住"失败并从中改变行为，而不只是重复同样的错误？

这些问题没有简单答案，但AgentOdyssey提供了一个可以反复运行、可以无限扩展、可以精确诊断的实验场所——这本身就是这项研究最大的贡献之一。感兴趣深入了解的读者，可以通过论文编号arXiv:2606.24893在arXiv平台找到完整内容，代码和演示平台可通过AgentOdyssey.github.io访问。

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**Q&A**

Q1：AgentOdyssey测试的是AI的什么能力？

A：AgentOdyssey测试的是AI在游戏运行过程中"边做事边学习"的能力，具体包括五个方面：主动探索未知区域和物品、记住自己的经历（情景记忆）、通过互动学习世界规律（世界知识习得）、形成可复用的操作技能，以及跨越数百步的长程任务规划。这五种能力合在一起，就是研究团队所说的"测试时持续学习"。

Q2：AgentOdyssey测试发现目前最强的AI在游戏中能做到什么程度？

A：在第一轮实验中，以GPT-5为基础的长上下文智能体完成了24个主线任务阶段中的3个，是所有被测AI中表现最好的。在附录的扩展测试中，Claude Opus 4.6完成了5个阶段。相比之下，人类玩家可以完成9个阶段。也就是说，即使是最先进的AI，游戏表现也只有人类的一半左右，差距依然相当明显。

Q3：为什么给AI加上短期记忆之后效果会明显变好？

A：短期记忆帮助AI记住最近几步的观察和行动，解决了一个常见失败：完成了一个小步骤后忘了下一步该干什么。比如任务是"收集5根木棍"，没有短期记忆的AI捡了一根后就忘了还差几根；有了短期记忆，它能持续追踪进度。研究发现，短期记忆让参数微调智能体的主线任务完成数从0提升到了7个，是提升效果最显著的单一机制。