Odyssey于2026年5月18日发布了其多智能体世界模型“Agora-1”的研究预览。
Agora-1 是一个模型，允许最多四个参与者（包括人类和人工智能）实时共享同一生成的世界模拟并进行交互。主题是奥德赛团队的童年游戏《黄金眼》，参与者被匹配到一个共享的死亡竞赛模拟中。
Agora-1 采用了将模拟动态和渲染分离的架构，并使用基于 DiT 的世界模型从多个角度生成一致的镜头，同时明确维护参与者之间共享的世界状态。该公司引用Multiverse、Solaris和MultiGen作为现有的相关方法，并发布了Odyssey-2、Starchild-1和强化学习框架PROWL作为自己的相关产品。这一消息是由领导层的奥利弗·卡梅伦宣布的。
【编辑部评论】
您可能在游戏行业的背景下见过初创公司 Odyssey 的名字。但，这家公司的精髓在于其AI实验室，其根源在于“自动驾驶模拟”。首席执行官奥利弗·卡梅伦 (Oliver Cameron) 作为产品副总裁领导了 Cruise 完全无人驾驶驾驶服务的推出，首席技术官杰夫·霍克 (Jeff Hawk) 作为 Wayve 的创始工程师拥有领导端到端人工智能驱动程序开发的背景。奥德赛成立初期，大部分技术人员来自自动驾驶行业，但目前的研究团队包括来自DeepMind、OpenAI、字节跳动、特斯拉、Waymo、Meta、Wayve、Luma等跨行业人士。融资方面，通过 Google Ventures 领投的种子轮融资和 EQT Ventures 领投的 1800 万美元 A 轮融资，截至 2024 年，该公司已累计融资约 2700 万美元（约超过 40 亿日元，相当于 1 美元=150 日元），并于 2026 年 2 月获得了 NVIDIA 风险投资部门 NVentures 和 Samsung Next 的追加投资。
考虑到这个起源，Agora-1的发布不仅仅是“AI游戏”的展示事情变得清楚了。在自动驾驶领域，世界模式不是“娱乐”，而是“培训基础设施”本身。 Odyssey官方博客还表示，Agora-1的立场是游戏只是一个测试环境，而不是其目的。
技术核心在于消除以往世界模式的结构性限制。 Sora 和 Veo 等传统视频生成模型“吐出”固定视频剪辑。另一方面，Agora-1 是将游戏的内部状态（模拟）和可视化处理（渲染）分离到单独的神经网络中的设计。我们正在招聘。因此，即使多个玩家从不同的角度观看同一个世界，生成的视频也能保持一致性。
这种架构的一个附带好处是，通过直接操纵游戏状态，可以生成新的关卡，同时保留原始游戏的物理和行为。这支持了奥德赛作为“学习游戏引擎”的主张，而不仅仅是一个口号。
为什么这个消息现在很重要？关键是强化学习中“体验瓶颈”的概念是。 Odyssey 认为，阻碍更通用人工智能代理发展的不再是模型架构，而是训练过程中获得的经验的质量和数量。随着参与者数量的增加，冲突、合作、竞争等“有意义的互动”将以组合方式爆发，超出了人类可以提前聚集的范围。 Agora-1 被定位为大规模生产缺失体验的试验场。
我想到的第一个应用领域是协作机器人。在现实世界中，要全面测试多个机器人在同一空间中交互执行任务的情况几乎是不可能的。这个想法是在生成的世界中共同进化代理并将它们转移到真实环境中。是自动驾驶行业多年来一直致力于研究的方法的延伸。另一方面，奥德赛本身就明确指出了教育、国防、基础模型研究等广泛的应用领域，正是这种广泛的范围显示了本次发布的战略意义。
潜在的风险和争论点也需要解决。首先是知识产权（IP）问题。被选为测试平台的《黄金眼》在业界被称为版权关系复杂的游戏，涉及任天堂、Rare（现隶属于微软）、米高梅、动视等多家版权方。 AI模型使用游戏的内部状态作为学习目标这一事实，为生成式AI与版权作品之间关系的争论提出了一个新观点。
其次，一些海外媒体对于以竞技射击游戏为试验平台的行为提出了谨慎的表述。平衡研究的中立性和社会可接受的传播可以说是生成式人工智能公司面临的共同挑战。
第三，监管角度。当多智能体模拟环境被实施为机器人和国防领域的训练基础设施时，“在模拟中可以训练什么？”的问题将以前所未有的方式出现。随着生成的虚拟世界中的行为转移到现实世界中的决策模型，设计训练数据的责任应该转移到使用传统框架无法捕获的层。
从长远来看，Agora-1是一部象征着“世界模型”范畴从内容生成工具转变为智力训练基础设施的转折点的作品。它可以被定位为：虽然 OpenAI、Google DeepMind 和 World Labs 等公司都在朝着同一个方向发展，但 Odyssey 拥有自动驾驶模拟的 DNA，它拥有独特的地位，可以提供“共享虚拟世界”的一部分。这本身应该给我们提供一些关于我们应该遵循的趋势的线索。
【术语解释】
世界模型（世界模型）
人工智能系统的总称，它学习现实世界和虚拟环境的行为，并使用神经网络来预测和生成未来状态。视频生成模型输出固定图像，而世界模型的独特之处在于它根据用户的行为输入实时更新环境。
多智能体世界模型
它是一个世界模型，允许多个参与者（人类或人工智能）在同一个生成的世界中同时行动和交互。之前的世界模型只假设一个参与者，但经过之前的Multiverse、Solaris和MultiGen等研究，Agora-1被定位为Odyssey发布的一系列多智能体世界模型中的第一个。
DiT（广播变压器）
这是一种将生成扩散模型的过程与变压器架构相结合的方法。它已被广泛采用作为最近高质量视频和 3D 生成模型的基础，例如 Sora 和 Agora-1 的视频生成部分。
死亡竞赛
这是一种竞争形式的通用名称，其中多个玩家互相击败。 Agora-1 是射击游戏传统的多人模式之一，使用四人死亡竞赛作为测试环境。
强化学习（RL）
它是一个机器学习框架，其中代理通过反复试验来学习通过与环境交互来最大化奖励的行为。 Agora-1 的定位是为智能体提供训练所需的多样化体验的环境。
共进化（co-evolution）
它是指多个行为体在相互影响的同时提高自身能力的过程。在 Agora-1 的上下文中，它意味着代理和世界模型相互提高难度水平，使两者都能成长的组合。
想象训练
这是一种仅在生成的虚拟世界中训练人工智能代理的方法，无需访问真实环境或原始游戏。预计在那里学到的政策将推广到未知的环境和未知的对手。
警车
它是 Odyssey 之前发布的一个由强化学习驱动的对抗框架。强化学习代理有一种机制，可以主动搜索世界模型中的弱点，并从这些失败中生成新的训练数据。与 Agora-1 相结合，设想了共享虚拟世界中的自我完善循环。
黄金眼007
它是 Rare 开发的第一人称射击游戏，于 1997 年在任天堂 64 上发布。虽然许多玩家还记得四人死亡竞赛，但它也被称为具有复杂权利的游戏，包括詹姆斯·邦德的许可权。
多元宇宙/Solaris/MultiGen
这是一种先于 Agora-1 的多智能体世界模型研究方法。 Multiverse 将多个代理的状态视为一个世界，就像分屏一样，Solaris 连接一系列自回归扩散转换器中的参与者，而 MultiGen 则维护显式的共享状态。 Agora-1 的定位是开发第三个谱系。
[参考链接]
奥德赛（官方网站）（外部）
这是AI Lab的官方网站，该实验室是由自动驾驶行业的创始人创立的，致力于开发通用世界模型。
Agora-1 可玩预览（外部）
这是发布 Agora-1 试用版的官方演示页面。最多可有 4 人同时参加。
巡航（外部）
它是通用汽车旗下的一家自动驾驶初创公司，首席执行官奥利弗·卡梅伦 (Oliver Cameron) 担任产品副总裁。
韦夫（外部）
这是一家来自英国的自动驾驶技术公司，CTO Jeff Hawke 是该公司的创始工程师。
殷拓创投（外部）
一家总部位于欧洲的科技风险投资公司，领投了 Odyssey 的 A 轮融资。
GV（谷歌风投）（外部）
Alphabet 旗下的一家风险投资公司，是 Odyssey 种子轮融资的领投方。
OpenAI 索拉（外部）
OpenAI 开发的文本和图像视频生成模型。设计理念与Agora-1不同。
谷歌深度思维（外部）
它是世界模型领域的主要参与者之一，是Google旗下的AI研究所，推动Genie等研究。
世界实验室（外部）
这是一家以空间智能和世界模型为核心的人工智能初创公司，由李飞飞联合创立。
[参考文章]
Odyssey 的 Agora-1 将四名玩家置于同一个人工智能生成的世界中——基于 1997 年的射击游戏构建（TechTimes）（外部）
除了 Agora-1 的技术定位外，它还详细介绍了 Odyssey 的资金（种子轮 900 万美元，A 轮 1800 万美元，累计总额约 2700 万美元）、创始人的历史以及皮克斯联合创始人 Ed Catmull 是支持者的事实。这是一篇重要的文章，还探讨了与选择 GoldenEye 相关的知识产权问题的担忧。
Agora-1 将 N64 经典《黄金眼》变成可玩的四人 AI 模拟游戏（解码器）（外部）
Agora-1 的功能围绕与现有视频生成模型（例如 OpenAI 的 Sora 和 Google 的 Veo 3）的差异进行组织。它处理模拟和渲染的分离，及其在协作机器人和代理训练方面的潜在应用。
Odyssey 融资 1800 万美元，利用背包式相机构建 AI 世界（Maginative）（外部）
介绍 Odyssey 的 1800 万美元 A 轮融资以及使用背包相机装备的真实 3D 数据收集方法。它解释了将自动驾驶模拟知识应用于全球模型的战略背景。
Odyssey 的新 AI 模型流式传输 3D 交互世界（TechCrunch）（外部）
Odyssey 发布了每 40 毫秒生成并传输视频帧的世界模型时的报道。 DeepMind、World Labs、微软、Decart等的趋势也整理了出来。
生成模型的新前沿：向我们的世界学习（奥德赛官方博客）（外部）
由创始人亲自撰写的有关公司背景的主要信息。两位创始人在自动驾驶行业总共拥有20年的经验，资料称，90%以上的技术人员来自Cruise、Wayve、Waymo、特斯拉等公司。
我们对奥德赛的投资（Air Street Press）（外部）
奥德赛投资人Air Street Capital的投资论点解读。本文接近主要来源，您可以在其中查看创始人 Oliver Cameron（前 Cruise 副总裁）和 Jeff Hawke（前 Wayve 创始工程师）的职业生涯详细信息。
Odyssey 宣布获得 NVentures 和 Samsung Next 投资（Odyssey 官方博客）（外部）
初步信息显示，Odyssey 于 2026 年 2 月获得了 NVIDIA 旗下风险投资公司 NVentures 和 Samsung Next 的追加投资。还表示，研究团队由来自 DeepMind、OpenAI、ByteDance、Tesla、Waymo、Meta、Wayve 和 Luma 的员工组成。
[相关文章]
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以街景真实世界数据为“锚”的世界模型也将用于自动驾驶训练。这是在实时生成和训练基础设施方面与 Agora-1 直接重叠的最接近的相关文章。
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在Sim2Real、训练场、机器人训练方面对接Agora-1（协作机器人）的应用领域。从日本的角度来看，这可以补充虚拟世界成为人工智能培训基础设施的趋势。
[编者后记]
Agora-1所指的或许是人工智能从“展示图像”阶段走向“共享世界”阶段的时刻。对于在生成的虚拟世界中与人工智能并肩作战的未来，您有什么样的期望或不适？
他们会欢迎它作为协作机器人的训练场，他们会因为与游戏文化的距离而推迟，还是会被“只能在想象中学到的智能”这一想法所吸引？ innovaTopia 编辑部很乐意在评论或社交媒体上听到您的意见，了解您现在对这项技术的看法。