AgentSociety简介
AgentSociety是由清华大学开发的一款基于大语言模型（LLM）的社会模拟平台，旨在通过构建具备“类人心智”特征的智能体，模拟复杂的社会行为与现象。该平台结合社会学理论，为智能体赋予情感、需求和认知能力，使其能够在模拟的城市环境中进行移动、就业、消费和社交互动。其核心功能包括真实城市环境建模、大规模社会模拟引擎以及支持社会科学研究的工具集，可应用于社会现象分析、政策评估、危机预警及未来社会形态研究。
AgentSociety的主要功能
- 基于大模型的社会人智能体：构建具有“类人心智”的智能体，具备情感、需求、动机和认知能力，可在复杂社会环境中执行多种行为。
- 真实城市环境模拟：精准还原城市空间结构，包括交通、基础设施和公共资源，确保智能体在真实约束下进行交互。
- 大规模社会模拟引擎：采用异步模拟架构和Ray分布式计算框架，结合MQTT协议，实现高效、可扩展的多智能体交互。
- 社会科学研究工具箱：提供实验设计、数据采集和分析工具，支持从定性到定量的社会科学研究。
- 实时可视化交互：提供实时监控界面，便于研究人员在实验过程中观察并干预智能体行为。
AgentSociety的技术原理
- 心智建模：为智能体建立稳定的个体画像，并动态更新其状态，如情感、经济状况和社会关系。
- 心智-行为耦合：根据马斯洛需求层次和计划行为理论，实现心理状态到行为的映射。
- 行为执行：智能体能够完成基础行为和复杂社会行为，如移动、社交和经济活动。
- 城市空间建模：模拟道路网络、兴趣区域和兴趣点，支持多种交通方式。
- 社交空间建模：支持线上线下社交互动，模拟社交网络变化。
- 经济系统建模：模拟就业、消费、税收等宏观经济行为。
- 异步模拟架构：每个智能体独立运行，通过消息系统交互，提升模拟效率。
- 分布式计算：基于Ray框架和Python asyncio，实现多核资源利用和集群扩展。
- MQTT通信协议：支持高并发、低延迟的消息传输，保障模拟实时性。
AgentSociety项目信息
- 项目官网：https://agentsociety.readthedocs.io/en/latest/
- Github仓库：https://github.com/tsinghua-fib-lab/agentsociety/
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.08691
AgentSociety的应用场景
- 社会舆论传播：模拟信息在社交网络中的扩散路径和影响力。
- 政策响应评估：研究政策对个体和群体行为的影响。
- 社会极化分析：探索观点分化和对立趋势的形成机制。
- 灾害响应模拟：研究极端事件下的人群行为和社会动态。
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