Casevo：多智能体模拟框架 集成LLM模拟复杂社会现象

Casevo简介

Casevo是由中国传媒大学数据科学与智能媒体传播学院和媒体融合与传播国家重点实验室联合开发的多智能体模拟框架，旨在通过整合大型语言模型（LLM）来模拟复杂的社会现象和决策过程。该框架基于Mesa框架构建，采用轮询更新机制，支持复杂语义推理和社会网络互动，适用于选举模拟、行为预测等复杂社会现象的模拟。Casevo具有高度的模块化设计，包括模型模块、智能体模块、并行优化模块和网络模块，能够灵活定制模拟场景，支持大规模智能体的并行行为处理，显著提升了模拟的灵活性和效率。通过模拟美国2020年中期选举电视辩论等场景，Casevo展示了其在捕捉选民行为复杂性方面的强大能力，为社会科学和行为研究提供了新的视角和工具。

Casevo主要功能

• 社会现象模拟：能够模拟复杂的社会现象，如选举过程、公共舆论动态、社会网络互动等，帮助研究人员更好地理解和预测社会行为.
• 智能体行为定制：支持高度定制的智能体行为，包括角色定义、记忆管理、多步推理等，使智能体能够模拟真实世界中个体的复杂决策过程和行为模式.
• 复杂网络支持：提供强大的网络生成和优化能力，能够创建和动态调整社会网络结构，模拟个体之间的互动关系及其演变.
• 并行优化处理：采用并行优化技术，能够高效处理大规模智能体的行为和决策，提升模拟的效率和性能，适用于大规模社会系统的模拟.
• 动态事件调度：通过事件队列管理，确保模拟中的事件按预定逻辑顺序发生，保持系统行为的同步性和事件调度的有序性.

Casevo技术原理

• 基于Mesa框架：Casevo建立在Mesa框架之上，利用其离散事件模拟和轮询更新机制，为智能体行为和事件调度提供基础架构支持.
• 大型语言模型（LLM）集成：通过与LLM的集成，智能体能够生成逼真的自然语言文本，进行复杂的情境感知和智能决策，提升模拟的真实性和有效性.
• 轮询更新机制：采用轮询更新机制，使智能体在每个轮次中同时更新状态和执行行为，确保系统行为的同步性和事件调度的有序性，适合逐步推进的动态社会模拟场景.
• 模块化设计：采用模块化设计方法，将系统功能划分为模型模块、智能体模块、并行优化模块和网络模块，各模块协同工作，支持复杂系统的模拟，同时提高了系统的灵活性和可扩展性.
• RAG记忆机制：引入检索增强生成（RAG）记忆模块，使智能体能够存储和回忆过去的事件、决策和互动历史，基于历史数据调整当前行为，模拟人类的长期战略思考和记忆依赖型决策.
• CoT推理机制：通过链式思考（CoT）机制，智能体能够进行多步推理，考虑多个因素后做出决策，模拟战略行为如规划、谈判和联盟构建等复杂决策过程.

Casevo应用场景

1. 选举过程模拟：模拟选举期间选民观看候选人辩论、生成观点、互动交流和投票的过程，分析选民态度变化、候选人支持率动态以及选举结果的形成，为选举研究提供数据支持和新视角.
2. 公共舆论动态分析：模拟公共事件发生后，公众在社交媒体等平台上的信息传播、观点表达和舆论形成过程，研究舆论的演变趋势、热点话题的传播路径和影响力，帮助制定舆论引导策略.
3. 社会网络结构演变：模拟社会网络中个体之间的互动关系及其演变，如友谊的形成与断裂、信息传播网络的扩张与收缩等，揭示网络结构的动态特性及其对社会行为的影响.
4. 群体行为预测：模拟群体在特定情境下的行为模式和决策过程，如紧急情况下的群体疏散、社会运动中的群体集结与行动等，预测群体行为的发展趋势，为应急管理和社会治理提供参考.
5. 市场行为分析：模拟市场中消费者、企业等主体的互动和决策过程，如消费者购买行为、企业竞争策略、价格变动等，分析市场供需关系、竞争格局和经济趋势，助力商业决策和市场研究.
6. 文化传播与创新：模拟文化元素在社会网络中的传播过程，以及个体在文化交流中的创新行为，研究文化多样性的形成、文化融合与冲突的现象，为文化研究和文化政策制定提供依据.

Casevo项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/rgCASS/casevo
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.19498