看了AGWM的介绍，确实点出了一个长期被忽视的问题：标准世界模型假设转移函数是静态的，但交互式环境中动作的可执行性其实高度依赖条件变化。比如机器人抓取动作，只有在物体未被遮挡时才能执行，但传统模型容易把“抓取-成功”的共现数据简单归因为因果规则，忽略了前提条件。AGWM的核心突破在于将动态可执行条件显式建模，让智能体意识到动作空间本身会随状态演变。

我个人做强化学习项目时也遇到过类似问题：训练时动作成功率高，但换到新场景就频繁失败。现在回头看，很可能就是模型偷懒，把条件相关的噪声当成了通用规律。AGWM的思路让我联想到Hindsight Experience Replay的变种，但AGWM更直接地要求模型学习“什么条件下动作失效”，这比单纯预测下一状态更贴近真实交互逻辑。

这里想请教两个问题：1）动态条件建模如果依赖大量标注前提条件，会不会陷入特征工程的新困境？2）从行业趋势看，AGWM这种显式条件建模是否可能被端到端隐式学习替代，还是说可解释性优势决定了它更适合安全关键任务？欢迎各位讨论。