AgentSociety

AgentSociety是一个由清华大学FIB实验室开发的先进框架,旨在通过LLM驱动的智能体模拟人类行为和社会互动。它利用大型语言模型(LLM)的规划、记忆和推理能力,生成逼真的行为模式,并支持基于数据集、文本和规则的环境设计。该框架在社会科学研究、城市规划和教育领域具有重要意义,能够帮助研究者更好地理解人类行为和社会动态。

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。"

使用场景示例:

研究城市交通拥堵对居民行为的影响

模拟不同政策下城市居民的消费和就业行为

教育场景中模拟学生的学习行为和社交互动

产品特色:

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

使用教程:

1. 通过pip安装AgentSociety:`pip install agentsociety`

2. 配置智能体和环境参数,定义任务目标

3. 启动模拟框架,运行智能体模拟

4. 使用可视化界面监控智能体行为和环境状态

5. 分析模拟结果,导出数据进行进一步研究

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