简介:

AgentSociety是一个基于LLM驱动的智能体社会模拟框架,用于大规模社会行为研究。

功能:

支持LLM驱动的智能体行为模拟,结合马斯洛需求层次理论等经典理论

提供基于数据集、文本和规则的环境设计,支持不同层次的现实感和交互性

实时交互式可视化界面,便于在实验过程中监控和与智能体互动

包含访谈、调查、干预和指标记录等工具,支持社会实验

支持多智能体之间的点对点和群组通信

兼容多种LLM模型,如OpenAI、Qwen等,提供灵活的模型选择

提供字符串处理、结果分析和数据存储检索等实用工具

需求人群:

"AgentSociety适用于社会科学研究者、城市规划师、教育工作者以及对人类行为建模感兴趣的开发者。它能够帮助他们构建和测试复杂的社会场景,为政策制定、城市规划和教育研究提供有力支持。"

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