// agents · SimWorld-AI/SimWorld

SimWorld

SimWorld — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от SimWorld-AI (SimWorld-AI/SimWorld на GitHub). У него 793 звезды на GitHub и 90 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 26 июня 2026.

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

★ 793 звезды⑂ 90 форковApache-2.0обновлено июнь 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
SimWorld-AI/SimWorld
Звёзды GitHub
793
Форки
90
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
26 июня 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  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.

// возможности

Почему его любят

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
// запустите сами

Запустите сами

  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
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

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.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

harbor

A framework for evaluating and improving AI agents.

★ 5,9 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

coze-loop

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

★ 5,8 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

SimpleMem

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

★ 3,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

agentic-context-engine

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

★ 2,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

A-mem-sys

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

★ 401 звездаMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

opik

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

★ 22,5 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если SimWorld вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к SimWorld — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить SimWorld

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.