AgentSociety是什么?一文让你看懂AgentSociety的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

AgentSociety概述简介

AgentSociety 是清华大学推出的基于大语言大模型(LLM)的社会模拟器,通过构建具有“类人心智”的智能体来模拟复杂的社会行为和现象。结合社会学理论,赋予智能体情感、需求和认知能力,能在模拟的城市环境中进行移动、就业、消费和社交互动。AgentSociety 的核心功能包括真实的城市社会环境模拟、大规模社会模拟引擎以及智能社会科学研究工具箱。可用于分析社会现象,作为政策沙盒测试、危机预警和未来社会形态探索的实验平台。

AgentSociety的功能特色

大模型驱动的社会人智能体:AgentSociety 构建了具有“类人心智”的智能体,赋予其情感、需求、动机和认知能力,能在复杂的社会环境中进行移动、就业、消费和社交互动。

真实城市社会环境模拟:平台能精准模拟城市空间,包括交通、基础设施和公共资源,确保智能体在真实环境约束下进行交互,形成逼真的社会生态。

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 高并发通信,实现高效、可扩展的智能体交互和行为模拟。

智能社会科学研究工具箱:提供全面支持实验、访谈、问卷调查等社会学研究方法的工具,以及多种自动化数据分析工具,助力从定性到定量的社会科学研究。

实时交互可视化:提供实时界面,方便开发人员在实验过程中监控和与智能体互动。

AgentSociety的技术原理

心智层面:智能体被赋予稳定的个体画像(如性格、年龄、性别)和动态的个人状态(如情感、经济状况和社会关系),确保其行为模式的个性化。

心智-行为耦合:智能体的行为由其情感、需求和认知共同驱动,基于马斯洛需求层次理论和计划行为理论,实现从心理状态到行为执行的完整路径。

行为层面:智能体能执行简单行为(如睡眠、饮食)和复杂社会行为(如移动、社交和经济活动),根据环境反馈动态调整行为。

城市空间:模拟城市道路网络、兴趣区域(AOI)和兴趣点(POI),支持多种交通方式(如步行、驾车、公共交通)。

社交空间:支持在线和离线社交互动,模拟社交网络的动态变化。

经济空间:模拟宏观经济活动,包括就业、消费、税收和利息机制,支持经济行为的模拟。

异步模拟架构:每个智能体作为独立的模拟单元,通过消息系统进行信息交换,避免了传统多智能体系统中严格的执行顺序。

分布式计算:基于 Ray 框架和 Python 的 asyncio 机制,实现多核计算资源的高效利用,支持分布式集群扩展。

MQTT 通信协议:支持大规模智能体之间的高并发、低延迟消息传输,确保模拟的实时性和可靠性。

AgentSociety项目介绍

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能做什么?

社会舆论传播:模拟信息在社交网络中的传播路径和影响。

公众政策响应:评估政策对个体和群体行为的影响。

社会极化:研究观点分化和对立阵营的形成机制。

自然灾害响应:模拟极端事件下的人群行为和社会动态。

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