// agents · SimWorld-AI/SimWorld

SimWorld

SimWorldは、SimWorld-AIが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: SimWorld-AI/SimWorld)。GitHubスターは793、フォークは90で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年6月26日です。

SimWorld: an Unreal Engine 5 simulator for evaluating LLM/VLM agents in physical and social worlds.

★ 793 スター⑂ 90 フォークApache-2.0更新 2026年6月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
SimWorld-AI/SimWorld
GitHubスター
793
フォーク
90
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年6月26日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Clarify your goal

    Check your hardware against the requirements (dedicated GPU, ample RAM and disk) and decide which environment package you need.

  2. Get the project

    Clone the repository, create a Conda environment, and install the Python client in editable mode.

  3. Install and configure

    Download and extract the Base UE server package for your OS, and optionally add extra map packs.

  4. Run your first task

    Start the UE server, then run an example such as the gym-interface demo so an LLM agent navigates the world.

// 機能

選ばれる理由

Unreal Engine 5 backend

Realistic, open-ended environments with accurate physics and a rich asset library for embodied agent research.

Procedural city generation and scene editing

Language-based procedural generation, a city layout generator, and a live asset retrieval and placement editor create varied scenarios.

Gym-like agent interface

LLM/VLM agents receive multimodal observations (including RGB, segmentation, and depth) and act through a local action planner for pedestrians, vehicles, and robots.

Traffic and weather systems

Built-in traffic simulation and weather modules add dynamic, social-world complexity to scenarios.

Tiered environment packages

Start with the lightweight Base package, expand with 100+ pre-built maps, or import your own Unreal environments, assets, and agent models.

YAML configuration system

A single configuration file controls global simulator settings and module behaviour for city generation, traffic, assets, and agents.

Advertisement
// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Clone and install the Python client

    Use Python 3.10 or later in a fresh Conda environment.

    git clone https://github.com/SimWorld-AI/SimWorld.git
    cd SimWorld
    conda create -n simworld python=3.10 && conda activate simworld
    pip install -e .
  2. Download the UE server package

    Get the Base package for your OS from the README's Hugging Face links and extract it. # see README setup section

    # download Base UE server package (Windows or Linux) per README
  3. Start the server and run an example

    Launch the UE server first, then run a Python example from the examples folder.

    ./SimWorld.sh # from the extracted UE server directory on Linux
    # then run an example such as examples/gym_interface_demo.ipynb
// 活用例

作れるもの

Advertisement
// よくある質問

よくある質問

Who maintains it?

It is maintained by the SimWorld-AI organisation, with the underlying research presented at venues including NeurIPS and CVPR demo tracks per the README.

Is it free to use?

Yes, SimWorld is Apache-2.0 licensed. The agents you run inside it use your own LLM or VLM access, such as an OpenAI key for the example agent.

Does it need a paid API key?

The simulator itself needs no key, but its LLM/VLM agents call model APIs, so you provide a key for whichever model you plug in.

How does it compare to a well-known alternative?

Simple grid-world or purely text simulators are cheaper to run; SimWorld trades that for Unreal-grade visual realism, physics, and multimodal perception for embodied agents.

How do I get started?

Clone the repo, pip install -e . in a Python 3.10 Conda env, download the Base UE package, start the server, and run an example.

// さらに探索

似ているツール

AIエージェント

harbor

A framework for evaluating and improving AI agents.

★ 5.9k スターApache-2.0
ガイドを見る →
AIエージェント

coze-loop

A full-lifecycle platform for developing, debugging, evaluating and monitoring AI agents.

★ 5.8k スターApache-2.0
ガイドを見る →
AIエージェント

SimpleMem

Research-backed lifelong memory for LLM agents, text and multimodal.

★ 3.8k スターMIT
ガイドを見る →
AIエージェント

agentic-context-engine

Make your agents learn from experience with a dedicated context engine.

★ 2.6k スターApache-2.0
ガイドを見る →
AIエージェント

A-mem-sys

Agentic memory for LLM agents, from a published research project.

★ 401 スターMIT
ガイドを見る →
AIエージェント

opik

Open-source LLM observability: trace, evaluate and monitor apps and agents

★ 22.5k スターApache-2.0
ガイドを見る →
// 代替候補

代替候補: AIエージェント

LibreAIカタログに掲載されたAIエージェントプロジェクトの中で最もスターの多いもの — SimWorldが合わなかった場合に検討したい、現実的な候補リストです。

// さらに見る agents

さらに見る: AIエージェント

カタログの中でSimWorldとスター数が近いAIエージェントプロジェクト — 前後の棚もそのまま見て回れます。

SimWorldを入手する

無料でオープン — ソースコードを入手して、リポジトリにスターを付け、作り始めましょう。