讓智能體在同一個世界反覆試錯，關鍵不只在模型能力，也在環境是否真的記得狀態、遵守規則，並以接近真實的畫面回應行動。AgentGarten 屬於面向 Agentic 系統的互動環境與神經渲染器項目，處理的是可執行世界難以同時兼顧規則一致性、視覺質感與即時速度的問題。

世界中的物件、目標和變化由程式保存，程式輸出的 depth 或 surface normals 則交給共享 neural renderer 生成智能體看到的畫面。renderer 以 NVIDIA Cosmos3-Nano 為基礎，先用 bidirectional rectified-flow 訓練完整影片，再以 autoregressive block-causal 方法配合 teacher forcing 或 diffusion forcing 生成後續畫面，最後透過 Adversarial Forcing 將模型蒸餾成較少步驟的學生模型。

目前公開內容集中在 neural renderer、訓練配方及 streaming inference；code worlds 和完整 agent practice loop 仍會逐步加入。試用需要 Python 3.11 或以上、PyTorch 2.9 或以上，以及 CUDA 主機，較適合研究智能體、模擬環境或自製互動遊戲的團隊，而非只想即時調用一個現成聊天模型的讀者。

• 可控狀態：規則和世界變化留在可檢查、可修改的程式內。
• 統一視覺介面：只要提供幾何條件，同一世界可以切換不同視覺風格。
• 即時能力：官方資料指在單張 H100、480×832 解析度可超過每秒 30 幀。
• 學習閉環：智能體每輪把經驗整理成 playbook，交給後續輪次繼承。

這種做法以幾何條件取代為每個世界重新製作完整視覺資產，換來較高彈性，但畫面質素仍取決於 renderer 訓練資料、條件輸出和硬件。項目展示的 shelter、bridge 及 companion dog 場景說明它可支援 self-play RL；不過完整程式世界尚未全部公開，現階段更適合作為研究原型和 renderer 實驗基礎。

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