AgentSociety – 清華大學推出的社會模擬器

AgentSociety是什么

AgentSociety 是由清華大學開發的一款基于大語言模型（LLM）的社會模擬工具。通過創建具備“類人心智”的智能體，該平臺能夠有效模擬復雜的社會行為和現象。結合社會學理論，AgentSociety 為智能體賦予情感、需求與認知能力，使其能夠在虛擬城市環境中進行移動、就業、消費及社交互動。該工具的核心特點包括真實的城市環境模擬、大規模的社會模擬引擎以及智能社會科學研究工具箱，廣泛應用于社會現象分析、政策沙盒測試、危機預警及未來社會形態探索等領域。

AgentSociety的主要功能

• 基于大模型的社會智能體：AgentSociety 構建具備“類人心智”的智能體，賦予其情感、需求、動機和認知能力，使其能夠在復雜的社會環境中進行多元化的互動。
• 真實城市環境模擬：該平臺可以精準重現城市空間，包括交通、基礎設施和公共資源，確保智能體在真實環境的約束下進行交互，從而形成高度逼真的社會生態。
• 高效的大規模社會模擬引擎：通過異步模擬架構與 Ray 分布式計算框架相結合，利用 MQTT 協議實現高效、可擴展的智能體互動與行為模擬。
• 智能社會科學研究工具箱：提供支持實驗、訪談、問卷調查等社會學研究方法的全面工具，以及多樣化的自動化數據分析工具，助力從定性到定量的社會科學研究。
• 實時交互可視化：該平臺提供實時界面，使研究人員能夠在實驗過程中監控并與智能體進行互動。

AgentSociety的技術原理

• 心智層面：智能體被賦予穩定的個體特征（如性格、年齡、性別）以及動態的個人狀態（如情感、經濟狀況和社會關系），以確保其行為模式的個性化。
• 心智與行為的耦合：智能體的行為由其情感、需求與認知共同驅動，基于馬斯洛需求層次理論和計劃行為理論，形成從心理狀態到行為執行的完整路徑。
• 行為層面：智能體能夠執行簡單行為（如睡眠、飲食）和復雜的社會行為（如移動、社交和經濟活動），并根據環境反饋動態調整其行為。
• 城市空間：模擬城市的道路網絡、興趣區域（AOI）以及興趣點（POI），支持多種交通方式（如步行、駕車、公共交通）。
• 社交空間：支持在線及離線社交互動，模擬社交網絡的動態變化。
• 經濟空間：模擬宏觀經濟活動，包括就業、消費、稅收和利息機制，支持經濟行為的模擬。
• 異步模擬架構：每個智能體作為的模擬單元，通過消息系統進行信息交換，避免了傳統多智能體系統中嚴格的執行順序。
• 分布式計算：基于 Ray 框架和 Python 的 asyncio 機制，實現多核計算資源的高效利用，并支持分布式集群擴展。
• MQTT 通信協議：支持大規模智能體之間的高并發與低延遲消息傳輸，確保模擬的實時性和可靠性。

AgentSociety的項目地址

• 項目官網：https://agentsociety.readthedocs.io/en/latest/
• Github倉庫：https://github.com/tsinghua-fib-lab/agentsociety/
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2502.08691

AgentSociety的應用場景

• 社會輿論傳播：模擬信息在社交網絡中的傳播路徑及其影響。
• 公眾政策響應：評估政策對個人和群體行為的影響。
• 社會極化：研究觀點分化及對立陣營的形成機制。
• 自然災害響應：模擬極端下的人群行為與社會動態。