LiteReality-Agent：用于交互式 3D 室内场景重建的 Agentic 系统

我们推出了 LiteReality-Agent，这是一种 Agentic 系统，用于通过 RGB-D 扫描将真实室内环境重建为逼真、清晰且可模拟的 3D 场景。 LiteReality-Agent 的核心是将 3D 重建表述为一个编码问题，其中编码Agent使用专用工具收集证据并迭代编辑 Python 脚本 Room.py，执行该脚本可生成房间的 3D 数字孪生。通过这个公式，我们开发了一个强大的观察-编辑-验证工具，支持整个重建过程中的证据收集、测量、验证、布局优化、模拟准备和质量控制。 LiteReality-Agent 生成适合模拟和下游具体人工智能任务的高质量重建。此外，随着Agent能力的不断快速提高，LiteReality-Agent 引入的系统仍然是未来Agent的强大编排框架：它为它们配备了专用工具、结构化工作流程和强大的验证机制，可大幅提高重建质量和可靠性。我们证明，与 Astra 和 Fable 等最新前沿模型生成的重建相比，LiteReality-Agent 生成的重建在几何上更加准确、视觉上更真实且与模拟兼容。因此，我们将 LiteReality-Agent 视为强大的真实到模拟系统的实用且重要的构建块。源代码和数据捕获应用程序都是公开的。代码：https://github.com/LiteReality/LiteReality-Agent/