Mô hình thế giới là một cấu trúc tri thức cho phép AI thể hiện nội bộ các quy luật vật lý, mối quan hệ nhân quả và các quy tắc xã hội của môi trường cũng như dự đoán và suy ra các điều kiện trong tương lai.
Mô hình thế giới là sự thể hiện bên trong mà hệ thống AI có được thông qua việc tìm hiểu "cách thế giới hoạt động". Trong lĩnh vực học tăng cường, Dreamer và MuZero là những triển khai tiêu biểu nhằm tìm kiếm hành vi tối ưu trong khi mô phỏng môi trường. Trong bối cảnh LLM, nó đề cập đến hệ thống kiến thức ngầm liên quan đến vật lý, xã hội và logic mà ChatGPT và Claude có được thông qua quá trình học tập trước đó.
Trong hoạt động thực tế vào năm 2026, nó đang thu hút sự chú ý như một cơ sở tư duy để các AI agent tạo ra các kế hoạch gồm nhiều bước. Có hai cạm bẫy chính trong lĩnh vực này: (1) Dự đoán sai và ảo giác thường xuyên xảy ra trong các miền cụ thể hoặc các sự kiện mới nhất do sai lệch trong dữ liệu học tập, (2) Nó không chứa thông tin thời gian thực nên phải được sử dụng kết hợp với RAG hoặc tìm kiếm bên ngoài. Phần lớn sự khác biệt về độ chính xác của các sản phẩm agent được ReviewAI theo dõi là do chất lượng của mô hình thế giới này. Về mặt chi phí, điều quan trọng cần lưu ý là việc xây dựng một mô hình thế giới chất lượng cao đòi hỏi phải học trước một cách sâu rộng và có những giới hạn rõ ràng đối với việc nâng cao tiêu chuẩn chỉ thông qua tinh chỉnh.