Specification-Driven Generation and Evaluation of Discrete-Event World Models via the DEVS Formalism
作者: Zheyu Chen, Zhuohuan Li, Chuanhao Li
分类: cs.AI
发布日期: 2026-03-04
备注: 34 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出基于DEVS形式化和LLM的离散事件世界模型生成与评估方法
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 世界模型 离散事件系统 DEVS形式化 自然语言规范 LLM 模型生成 模型验证
📋 核心要点
- 现有世界模型构建方法存在局限，手工模拟器缺乏灵活性，神经模型难以约束和验证。
- 提出一种基于DEVS形式化和LLM的离散事件世界模型生成方法，兼顾可靠性和灵活性。
- 通过规范导出的约束验证模拟器生成的事件轨迹，实现可重复验证和局部诊断。
📝 摘要（中文）
世界模型对于智能体系统的规划和评估至关重要。现有方法要么是手工设计的模拟器，具有一致性和可重复性，但适应性差；要么是隐式神经模型，灵活但难以约束、验证和调试。本文旨在找到一个折衷方案，结合显式模拟器的可靠性和学习模型的灵活性，使世界模型能够在在线执行期间进行调整。针对一类广泛的环境，其动态由离散事件的排序、时间和因果关系决定（如排队和服务操作、具身任务规划和消息介导的多智能体协调），本文提倡直接从自然语言规范合成显式、可执行的离散事件世界模型。该方法采用DEVS形式化，并引入了一个基于LLM的分阶段生成流程，将组件交互的结构推理与组件级事件和时序逻辑分离。为了在没有唯一ground truth的情况下评估生成的模型，模拟器会发出结构化的事件轨迹，这些轨迹会根据规范导出的时间和语义约束进行验证，从而实现可重复的验证和局部诊断。这些贡献共同产生了在长时程展开中一致、可从可观察行为验证以及在在线执行期间按需高效合成的世界模型。
🔬 方法详解
问题定义：现有世界模型构建方法存在局限性。手工设计的模拟器虽然具有一致性和可重复性，但适应性差，难以应对复杂环境的变化。隐式神经模型虽然灵活，但难以约束、验证和调试，尤其是在长时程预测中，容易出现偏差和不一致性。因此，需要一种方法，既能保证世界模型的可靠性，又能具备足够的灵活性，以适应在线执行期间的变化。
核心思路：本文的核心思路是结合显式模拟器的可靠性和学习模型的灵活性，通过自然语言规范自动生成可执行的离散事件世界模型。这种方法利用DEVS形式化来描述系统的结构和行为，并使用LLM从自然语言规范中推断出模型的参数和逻辑。通过将结构推理和事件时序逻辑分离，可以更好地控制模型的生成过程，并提高模型的可解释性和可验证性。
技术框架：该方法采用一个分阶段的LLM生成流程。首先，利用LLM从自然语言规范中推断出组件之间的交互结构，确定系统中包含哪些组件以及它们之间的连接关系。然后，针对每个组件，利用LLM生成组件级的事件和时序逻辑，描述组件如何响应事件以及事件发生的时间。最后，将生成的组件组合成一个完整的DEVS模型，并使用DEVS模拟器进行仿真。为了评估生成的模型，模拟器会生成结构化的事件轨迹，这些轨迹会根据规范导出的时间和语义约束进行验证。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将DEVS形式化与LLM结合，实现从自然语言规范到可执行世界模型的自动生成。与传统的基于手工设计的模拟器相比，该方法可以显著降低模型构建的成本和时间。与隐式神经模型相比，该方法生成的模型具有更高的可解释性和可验证性，可以更好地控制模型的行为。
关键设计：在LLM生成过程中，采用了prompt工程技术，设计了合适的prompt，引导LLM生成符合DEVS形式化要求的代码。在模型验证过程中，定义了一系列时间和语义约束，用于检查模拟器生成的事件轨迹是否符合规范。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了该方法的可行性和有效性。实验结果表明，该方法可以生成在长时程展开中一致、可从可观察行为验证的世界模型。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息在摘要中未提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要世界模型的智能体系统，例如机器人导航、任务规划、交通控制、供应链管理等。通过自动生成可验证的世界模型，可以提高智能体系统的可靠性和安全性，并降低开发和维护成本。未来，该方法有望扩展到更复杂的环境和任务，并与其他学习方法相结合，实现更强大的智能体系统。
📄 摘要（原文）
World models are essential for planning and evaluation in agentic systems, yet existing approaches lie at two extremes: hand-engineered simulators that offer consistency and reproducibility but are costly to adapt, and implicit neural models that are flexible but difficult to constrain, verify, and debug over long horizons. We seek a principled middle ground that combines the reliability of explicit simulators with the flexibility of learned models, allowing world models to be adapted during online execution. By targeting a broad class of environments whose dynamics are governed by the ordering, timing, and causality of discrete events, such as queueing and service operations, embodied task planning, and message-mediated multi-agent coordination, we advocate explicit, executable discrete-event world models synthesized directly from natural-language specifications. Our approach adopts the DEVS formalism and introduces a staged LLM-based generation pipeline that separates structural inference of component interactions from component-level event and timing logic. To evaluate generated models without a unique ground truth, simulators emit structured event traces that are validated against specification-derived temporal and semantic constraints, enabling reproducible verification and localized diagnostics. Together, these contributions produce world models that are consistent over long-horizon rollouts, verifiable from observable behavior, and efficient to synthesize on demand during online execution.