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　　当前，语言智能体（Language agents）越来越需要能够持久存在、支持行动、记忆与成长的环境。然而，现有系统大多走向两个极端：一方面，传统 Web 框架依赖数据库和手工编写的接口提供固定上下文，虽具备可靠性、成熟工具链和清晰的安全边界，但其环境受限于开发者预先定义的模式；另一方面，全生成式世界模型虽理论上能支持无限上下文和任意环境类型，却面临可控性差、调试困难、扩展成本高以及缺乏长期运行所需的结构化保障等问题。因此，在固定上下文的 Web 应用与无约束的生成式世界模型之间，亟需一个兼具结构性与开放性的中间方案。

　　在Web世界模型中，利用类型化接口取代传统深度学习中不透明的高维隐状态。通过定义严格的结构化模式（如 interface Planet { biome: string; hazard: string; }），大语言模型直接生成符合类型规范的JSON对象，而非像素或嵌入向量。这使得隐状态变为透明、可调试的数据结构，确保生成内容在结构上与物理引擎逻辑兼容（如必须包含 weight、cost 等字段），从而过滤结构性幻觉，防止违反应用逻辑。

　　战斗系统基于客户端的 TypeScript/React 实现，可维护玩家与敌人的完整状态（生命值、能量、卡组与手牌、状态效果、敌人的行动意图） 。当玩家赢得战斗后，系统进入奖励阶段：可选择标准奖励（随机生成三张卡牌），或使用用户自定义的“愿望”来定制一张专属卡牌。  无论哪种方式，Gemini Flash 都作为受约束的内容设计师，输出一个结构化的 JSON 规格，包含卡牌名称、描述和效果代码。该输出会由一个基于 TypeScript 接口（如 ICard 和 IRelic）定义的契约与验证层进行严格校验。随后，符号化核心（symbolic core）将效果代码解析为游戏规则并执行，同步更新玩家的卡组或遗物库存，从而完成整个战斗循环，并为下一场战斗做好准备。

　　宇宙航行者是一个基于Web 世界模型的 3D 行星探索应用，构建了一个可交互、可导航的太阳系。它摒弃预渲染内容，转而通过空间上下文驱动 AI 导览：用户在轨道俯瞰、飞船驾驶和地表行走等模式间自由切换，系统则结合当前视角，每 30 秒由 Gemini 生成匹配的教育性解说（无网络时回退至本地描述）。场景布局由确定性代码控制（如固定轨道、程序化小行星），确保结构稳定；而 AI 仅负责上下文感知的叙述生成，当前版本覆盖太阳系主要天体，操作经过简化以提升可用性，未来可扩展至更真实物理、VR 或多人协作导览，展示了 WWM 在沉浸式科学教育中的潜力。

　　Bookshelf 将 Web 世界模型应用于长篇生成式小说创作，通过极简的用户交互实现沉浸式阅读体验。其核心设计在于将系统划分为两部分：由代码实现的“物理层”负责维护叙事不变量——包括分页规则、风格约束、剧情线索追踪和轻量化的类型化状态；而大语言模型作为“想象层”，专注于生成符合上下文的局部文本与场景细节。每次翻页时，系统将压缩的故事状态、标签约束和近期文本作为提示输入 LLM，生成内容流式渲染到界面。这种架构表明，长程生成的关键挑战并非语言建模本身，而是高效的状态管理；通过明确分工，Bookshelf 在故事无限扩展的同时，仍能提供稳定、连贯且可控的阅读体验。