让模型真正 " 能行动 "，往往需要一个可执行、可验证的符号世界模型（Symbolic World Model）：它不是抽象的文字描述，而是能被规划器或执行器直接调用的 形式化定义 —— 例如 PDDL 领域 / 问题，或可运行的环境代码 / 模拟器。一旦世界被 "写成可运行的规则"，我们就能在同一套约束下进行推演、测试与复现：模 型不再停留在 "会说"，而是能回答 "如果我这样做，会发生什么"，并用执行结果检验自己是否真的理解了这个世界。 问题在于，现有自动生成路线普遍陷入三重困局：脚本式工作流、知识边界封闭、表示覆盖单一。许多方法仍沿用固定的 "生成 — 修复" 脚本，并以解析 / 规则匹 配 / 固定检查集等静态校验为主：它们或许能修语法与格式，却常常抓不住只有在交互执行中才暴露的行为级错误（例如状态更新不一致、目标不可达、奖励机制 失效）。与此同时，当任务规格含糊、缺失关键规则或背景常识时，系统缺少主动检索与补全机制，只能依赖模型记忆 "猜"。更关键的是，既有研究往往只覆盖 一种世界模型表示（只做 PDDL，或只做可执行代码），导致同一任务难以在不同符号表达之间共享验证闭环与改进经验，限制了方法的通用 ...