AgentSociety：清华大学推出的大型社会模拟器

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AgentSociety简介

AgentSociety是由清华大学电子工程系、经济研究所、公共政策与管理学院联合开发的大型社会模拟器。该平台结合了大型语言模型（LLM）驱动的生成性智能体、现实社会环境和大规模模拟引擎，能够模拟超过1万个智能体的复杂社会动态。AgentSociety通过模拟人类行为、社会互动和宏观经济活动，为社会科学和政策研究提供了一个高度仿真的实验平台。开发团队通过设计具有人类心理特征的智能体，并构建包含城市、社交和经济空间的虚拟环境，实现了对真实社会系统的精准模拟。该平台不仅能够复现实验中的行为模式，还为社会科学家和政策制定者提供了分析、预测和干预复杂社会系统的强大工具，标志着计算社会科学向动态、交互式研究范式的转变。

AgentSociety主要功能

智能体模拟：
- 心理状态：智能体被设计为具有情感、需求、动机和认知等心理状态，能够动态响应内部心理变化和外部环境。
- 行为生成：智能体能够模拟复杂的社会行为，包括移动、社交互动、就业和消费等，行为受到心理状态的驱动并通过环境反馈进行调整。
社会环境构建：
- 城市空间：模拟了真实的城市道路网络和兴趣点（POI），支持智能体的移动行为。包括驾驶、步行、公共交通和出租车等多种交通方式。
- 社交空间：支持在线和离线的社交互动，模拟社交网络中的信息传播和互动行为。
- 经济空间：模拟宏观经济行为，包括就业、消费、税收和金融等，支持智能体的经济活动。
大规模模拟引擎：
- 分布式计算：利用Ray框架实现分布式计算，支持多达10,000个智能体的并行模拟，每个智能体每天平均进行500次交互。
- 高性能消息系统：基于MQTT协议的高性能消息系统，支持智能体之间的大规模信息交换和互动。
实验设计与分析：
- 社会实验：支持设计和执行复杂的社会实验，如极化现象、煽动性信息传播、普遍基本收入政策的影响和外部冲击（如飓风）的影响。
- 数据收集与分析：提供丰富的数据收集和分析工具，支持对实验结果的深入分析和解读。

AgentSociety技术原理

大型语言模型（LLM）：
- 语言生成与理解：利用LLM的强大语言生成和理解能力，模拟人类的对话、决策和行为。
- 心理状态建模：通过LLM模拟智能体的情感、需求、动机和认知等心理状态，驱动智能体的行为生成。
智能体设计：
- 情感与需求：智能体的行为由其内部的情感和需求驱动，能够动态响应环境变化。
- 行为生成与调整：智能体的行为生成基于心理状态，并通过环境反馈进行调整，确保行为的合理性和连贯性。
社会环境建模：
- 城市空间：基于真实数据构建城市道路网络和兴趣点，模拟智能体的移动行为和交通方式。
- 社交空间：构建社交网络，模拟智能体之间的信息传播和互动行为。
- 经济空间：模拟宏观经济系统中的就业、消费、税收和金融行为，支持智能体的经济活动。
大规模模拟引擎：
- 分布式计算：利用Ray框架实现智能体的分布式并行模拟，提升计算效率和模拟规模。
- 高性能消息系统：基于MQTT协议的消息系统，支持智能体之间的大规模信息交换和互动，确保模拟的实时性和高效性。
实验设计与分析工具：
- 实验设计：提供灵活的实验设计工具，支持复杂社会实验的设计与执行。
- 数据收集与分析：提供丰富的数据收集和分析工具，支持对实验结果的深入分析和解读，帮助研究人员理解社会动态和行为模式。