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World Model Harness（WMH）是一个用于构建和运行基于LLM的世界模型环境的工具框架，将真实系统执行痕迹（OpenTelemetry traces）转化为可复现、低延迟的虚拟执行环境。其核心功能包括：从生产级操作痕迹自动构建世界模型、通过提示优化（GEPA）实现零训练建模、支持本地进程调用与HTTP API服务，并兼容多云LLM后端（Anthropic、Azure OpenAI、AWS Bedrock等）。适用于AI智能体开发中的环境仿真、自动化测试回放、SWE-bench类任务评估及沙箱替代等场景，兼顾保真度与推理效率。