一、主要功能

1. 多模态指令理解：可精准识别语言、语音、图形及表情符号等多种输入形式的指令。
2. 3D 虚拟世界任务执行：在复杂 3D 游戏等虚拟环境中完成各类指定任务，任务完成率达 62%。
3. 自我学习与改进：通过内置机制持续优化自身能力，适配不同虚拟场景需求。
4. 环境适应与通用交互：借助 Genie3 环境生成技术，能快速适应多样化 3D 虚拟环境，与环境元素及其他角色进行有效交互。

二、技术原理

1. 核心模型支撑：深度整合 Gemini2.5Flash Lite 模型，强化推理与计划能力，为复杂任务处理提供底层算法支持。
2. 多模态融合技术：融合自然语言处理、计算机视觉、语音识别等技术，实现对多类型指令的统一解析与响应。
3. 自我改进机制：通过任务执行数据的持续积累与分析，自主优化决策逻辑和执行路径，提升任务完成效率。
4. 环境适配技术：依托 Genie3 环境生成技术，快速适配不同结构、规则的 3D 虚拟环境，降低场景迁移成本。

三、应用场景

1. 3D 游戏测试与开发：作为虚拟玩家参与各类 3D 游戏的测试，验证游戏机制、关卡设计的合理性，辅助开发迭代。
2. 虚拟环境智能交互：在元宇宙、虚拟仿真平台等 3D 虚拟空间中，作为智能角色与用户或其他虚拟体进行自然交互。
3. 人工智能能力测试：为通用人工智能的推理、计划、多模态理解等能力提供复杂 3D 场景下的测试载体。
4. 虚拟任务自动化：在虚拟训练场景、3D 模拟实验等场景中，自动完成预设任务，降低人工操作成本。

四、使用方法

1. 指令输入：通过语言、语音、图形或表情符号等方式，向 SIMA2 下达具体任务指令。
2. 环境部署：将 SIMA2 接入目标 3D 虚拟环境（如特定 3D 游戏、虚拟仿真系统），完成适配配置。
3. 任务启动与监控：启动智能体执行任务，可实时观察其执行过程、决策路径及任务完成情况。
4. 结果反馈与优化：根据任务完成结果，结合需求调整指令或参数，助力 SIMA2 通过自我学习进一步优化表现。

五、适用人群

1. 3D 游戏开发与测试人员：用于游戏功能验证、关卡难度测试等工作。
2. 人工智能研究人员：开展通用智能体、多模态交互、3D 环境适应等方向的研究。
3. 虚拟环境运营者：在元宇宙、虚拟仿真平台中搭建智能交互场景。
4. 虚拟任务自动化需求用户：需要在 3D 虚拟场景中实现任务自动化执行的相关从业者。

六、优缺点介绍

1. 优点

• 多模态交互能力强，支持多种指令输入形式，适配性广。
• 任务完成率达 62% 接近人类水平，核心性能表现优异。
• 具备自我学习与环境适配能力，通用性和扩展性突出。
• 基于成熟的 Gemini 模型，推理与计划能力有坚实支撑。

2. 缺点

• 主要适配 3D 虚拟环境，在现实场景中的应用受限。
• 对 3D 虚拟环境的兼容性仍需进一步拓展，部分特殊场景可能存在适配问题。
• 作为专用智能体，其功能聚焦于虚拟世界任务，跨领域应用能力不足。