Seele 在上海静安发布 3D 游戏基础模型与Agent，推动 AI 生成可运行世界
6 月 5 日，上海超高清视听产业集聚区“视听静界·元空间”模界场开幕仪式暨 Seele 多模态游戏模型发布会在上海静安举行。作为模界场的战略首发项目，Seele 发布原生 3D 多模态基础模型 Seele 3DLMM、游戏 Agent SeeleAgent，并提出 PEGA 世界模型（Physics Embedded Generative Architecture，物理嵌入式生成架构）。
模界场是“视听静界·元空间”设立的创新场域与产业枢纽，聚焦视听垂类大模型与应用生态。本次发布在市北高新集团及产业生态伙伴共同见证下举行，意味着 Seele 的 AI 游戏生产能力从技术验证进入产业协同阶段。
Seele 3DLMM：面向游戏生产的原生 3D 多模态基础模型
Seele 本次发布的核心技术之一，是原生 3D 多模态基础模型 Seele 3DLMM。
与主要处理文本、图像或视频的通用多模态模型不同，游戏生产天然涉及角色、场景、空间关系、玩法逻辑、交互反馈和工程结构。Seele 3DLMM 面向这一复杂场景构建，支持对文本、3D、空间结构和工具调用的统一理解与协同生成。
Seele 3DLMM 采用 Mixture-of-Transformers（MoT）架构，通过共享全局自注意力实现跨模态信息融合，使 3D 与空间信息不再只是外部工具拼接的结果，而是可以参与模型推理、编辑和生成的对象。
借助这一能力，AI 可以在同一上下文中理解游戏工程、协同资产与工具链，并服务从创意到原型的完整流程。对游戏行业而言，基础模型的价值不再停留在生成素材，而是开始进入项目生产。
SeeleAgent：面向游戏工程的 Game-Specific Harness Agent
基于 Seele 3DLMM，Seele 同步推出面向游戏的 SeeleAgent。它是为游戏创作与工程流程设计的 Game-Specific Harness Agent，可覆盖创意构思、原型设计、资产生产、逻辑开发、测试迭代，以及后续发行与增长相关模块。
相比只能生成单点素材或短 Demo 的 AI 工具，SeeleAgent 更强调在持久化 Workspace 中围绕同一个游戏项目持续工作。用户给出游戏创意、玩法方向、视觉风格和目标平台后，SeeleAgent 可以拆解任务、调度模型与工具链、生成资产、构建场景、编写逻辑，并根据运行反馈持续调整。
因此，SeeleAgent 不是“问一次、生成一次”的工具，而是可以进入项目环境、理解上下文，并持续推进工程结果的游戏 Agent。
从自然语言到交互世界：Seele 的模型代际跨越
在主旨分享中，Seele 创始人兼 CEO 王诗沐围绕“从自然语言到交互世界”的模型代际跨越，阐述了 Seele 3DLMM、SeeleAgent 与 PEGA 世界模型之间的技术路径。
Seele 认为，游戏不是简单的内容生成场景，而是一套持续运行的复杂工程系统。一个真正可用的 AI 游戏生产系统，需要同时处理 3D 内容、物理关系、玩法逻辑、工程结构、测试反馈和长期迭代。
因此，Seele 的技术路线并不止于单点生成，而是以 Seele 3DLMM 作为原生 3D 多模态基础模型，以 SeeleAgent 承接游戏工程任务执行，并通过云端 Workspace 保留项目文件、运行环境与历史上下文，让 AI 能够在真实游戏生产流程中持续推进结果。
这套能力组合，使 SeeleAgent 区别于传统 AI 游戏工具和通用编码 Agent。传统 AI 游戏工具通常生成一个片段；通用编码 Agent 主要覆盖代码生成与调试。SeeleAgent 更强调在游戏工程目标下，持续协同资产、逻辑、场景与测试反馈。
战略合作与开发者扶持计划启动
活动现场，“开发者扶持计划”同步启动。该计划将在市北高新集团及相关产业生态支持下，面向全球开发者开放模型能力、共享算力资源，并提供技术培训与场景对接支持。作为“模界场”首个入驻项目的核心成果，Seele 3DLMM 与 SeeleAgent 的发布，标志着 Seele 的多模态世界模型能力开始进入“AI+视听”的产业落地场景。
未来方向：PEGA 世界模型，让 AI 从生成内容走向生成可运行世界
发布会现场，Seele 也披露了下一阶段方向：PEGA 世界模型（Physics Embedded Generative Architecture，物理嵌入式生成架构）。
今天的 SeeleAgent 更强调在游戏项目中长期驻留、理解上下文并推进；再往前一步，AI 需要理解的不只是任务本身，还包括世界如何运行。
PEGA 的核心判断是：未来的游戏世界生成，不能只生成视觉上合理的画面或静态内容，而要把物理规律、空间状态、对象运动和因果反馈嵌入生成过程。例如，一个动作可以触发装置、改变场景状态、点亮远处灯光，并打开新的路径。只有当 AI 能理解并生成这种可运行、可验证、可持续迭代的世界，AI 游戏生产才真正进入下一阶段。
Seele 希望以 PEGA 为底层世界模型，让 AI 不再只是生成游戏里的内容，而是直接生成一个可以运行的游戏世界。
