需要持續試錯的 AI agent，未必每次都要真的操作環境；有時預測未來狀態、渲染視角、模擬執行結果，甚至取回技能或驗證計劃，已足以支援下一步決策。這個項目屬於開源研究索引與分類框架，實際處理的是如何整理 Agentic world modeling 相關工作，讓讀者按代理人需要的資訊尋找合適方法。
它不會像可直接下載的模型或部署服務般產生結果，價值在於把傳統被動預測下一個物理狀態的 World Model，延伸為面向代理人的 Agent-Centric World Proxy。相比只回答「下一刻會發生甚麼」，World Proxy 也可以回答「這個計劃能否執行」、「應取回哪段經驗」或「下一步應觀察甚麼」，但不同研究的成熟度和驗證方式仍然不一致。
分類採用兩條軸線：六種 Proxy functions 包括 Dynamics、Spatial、Execution、Memory / Experience、Skill 及 Reward / Verification；三個 empowerment levels 則分為 L1 inference-time guidance、L2 training-time optimization，以及 L3 Agent-Proxy co-evolution。這個關係有助分辨模型是在決策時提供提示、訓練時改善能力，還是與 agent 一同持續演化。
- 用途：按功能及能力層級尋找研究工作
- 內容：整理模型、論文、arXiv ID、發表場合與年份
- 維護：接受新增項目、分類修正及連結更正
- 限制：本身沒有推理 API、安裝流程或統一性能基準
它適合研究人員、建立 agent pipeline 的工程團隊，以及需要比較 Dynamics、Memory 或 Verification 方法的人；但若目標是立即部署系統，仍須自行選擇並安裝清單內的個別模型或工具。
項目目前更像一張持續更新的研究地圖，而非完成度一致的 benchmark。它的優點是提供共同語言，將 world modeling 從單一狀態預測重新放回規劃、學習和互動成本的脈絡；限制則是清單依賴社群維護，分類邊界仍會隨 Agentic world modeling 發展而變動。