Casevo

Casevo – 中国传媒大学推出的开源社会传播模拟系统

Casevo（Cognitive Agents and Social Evolution Simulator）是由中国传媒大学数据科学与智能媒体传播学院与媒体融合与传播国家重点实验室联合开发的开源社会传播模拟系统。结合了大型语言模型和多智能体技术，Casevo旨在模拟人类的认知、决策过程及社会互动，以理解和预测社会传播现象。该系统采用模块化结构，支持从场景配置到复杂社会网络建模的全面仿真，并通过轮次更新机制推动仿真进程。Casevo在新闻传播、社会计算和公共政策等领域展现出广泛的应用潜力，旨在帮助研究人员进行理论构建、假设验证和策略优化，推动“AI For Social Science”的研究模式。

Casevo是什么

Casevo（Cognitive Agents and Social Evolution Simulator）是一个开源的社会传播模拟系统，由中国传媒大学的数据科学与智能媒体传播学院及媒体融合与传播国家重点实验室联合推出。该系统融合了大语言模型和多智能体技术，旨在模拟人类的认知、决策和社会互动，以理解和预测社会传播现象。Casevo采用模块化架构，提供从场景设定到复杂社会网络建模的完整仿真框架，通过轮次更新机制推进模拟过程。Casevo具有广泛的应用前景，适用于新闻传播、社会计算和公共政策等领域，助力研究者进行理论构建、假设检验和策略优化，推动“AI For Social Science”研究范式的发展。

Casevo的主要功能

• 社会互动模拟：能够模拟复杂的社会互动过程，例如辩论与公共舆论传播，重现个体之间的交流与互动。
• 动态社会网络建模：支持构建和动态调整社会网络结构，反映个体关系的演变，适用于信息传播和社交影响等研究领域。
• 个体行为与决策模拟：基于链式思维（CoT）和检索增强生成（RAG）机制，代理能够进行多步推理和基于历史记忆的决策，模拟个体在复杂情境下的行为选择。
• 大规模并行处理：具备并行优化模块，高效处理大规模代理的并行行为和决策，显著提升模拟的效率与性能。
• 灵活的场景定制：用户可以根据需求定制模拟场景，包括代理个性设置、网络拓扑结构及外部干预，适应多样化的研究需求。

Casevo的技术原理

• 离散模拟：采用离散模拟机制，通过轮询更新管理代理行为和调度，确保系统行为的同步与的有序安排，适合逐步推进的社会动态模拟场景。
• 大型语言模型（LLMs）集成：集成大型语言模型，使得代理能够生成自然语言文本，进行类似人类的决策和交流，增强模拟的真实性与复杂性。
• 链式思维（CoT）：CoT机制支持代理进行多步推理，考虑多个因素后再做出决策，模拟战略行为，如规划、谈判和联盟构建等。
• 检索增强生成（RAG）：RAG记忆系统使代理能够回忆过去的互动与决策，基于历史数据生成更细致且上下文相关的行为，模拟人类的长期战略思维和记忆依赖决策。
• 模块化架构：Casevo采用模块化设计，将模型设置、代理行为定义、并行优化和网络管理等功能划分为模块，实现系统的高度灵活性与可扩展性，便于根据具体需求进行定制和扩展。

Casevo的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/rgCASS/casevo
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.19498

Casevo的应用场景

• 社会科学研究：模拟过程，分析选民偏好变化，预测结果，提供研究的数据支持。
• 行为预测：模拟消费者购买决策，分析影响因素，帮助企业制定营销策略，提升市场竞争力。
• 教育：构建虚拟化学实验室，模拟化学反应与实验操作，辅助化学教学，提高学习效果与安全性。
• 娱乐与游戏开发：设计复杂交互的非玩家角色（NPC），使其能够根据玩家的行为做出多样化反应，增强游戏的可玩性和沉浸感。
• 应急管理：模拟等灾害的应急响应，分析应急策略的效果，提高应急效率，减少灾害损失。

常见问题

• Casevo适用于哪些领域？Casevo广泛应用于社会科学研究、行为预测、教育、娱乐及应急管理等多个领域。
• 如何获取Casevo？用户可以通过访问Casevo的GitHub仓库，获取源代码和使用说明。
• Casevo的系统要求是什么？具体系统要求可以在GitHub仓库中找到，通常需要支持并行处理的计算机环境。
• 是否支持定制开发？是的，Casevo采用模块化设计，用户可以根据需求进行定制与扩展。