AgentSociety是什么

AgentSociety 是清华大学推出的基于大语言模型（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的主要功能

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，方便研究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的项目地址

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。