清华团队构建大型社会模拟器AgentSociety，推动智能社会治理与研究范式变革

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原标题：清华团队构建大型社会模拟器AgentSociety，推动智能社会治理与研究范式变革
文章来源：机器之心
内容字数：19417字

清华大学研发AgentSociety大型社会模拟器：推动社会科学研究范式变革

本文介绍了清华大学电子系城市科学与计算中心研究团队研发的大型社会模拟器AgentSociety 1.0版本。该模拟器旨在突破传统实证主义方法的局限，实现对人类行为模式与社会运行规律的可计算、可干预、可预测的深度理解，推动社会科学研究范式变革。

1. AgentSociety的核心功能

AgentSociety模拟器基于大模型驱动的社会人智能体，能够模拟社会舆论传播、认知观点极化、公众政策响应等复杂社会现象。其核心功能包括：

1. 大模型驱动的社会人智能体：赋予智能体情感、需求、动机与认知能力，使其能够进行复杂社会行为，如移动、就业、消费、社交互动等。

2. 真实城市社会环境：精准模拟城市空间、交通、基础设施和公共资源，使智能体在真实环境约束下交互。

3. 大规模社会模拟引擎：采用异步模拟架构与Ray分布式计算框架，实现高效、可扩展的智能体交互与社会行为模拟。

4. 智能社会科学研究与治理工具箱：支持实验、访谈、问卷调查等一系列社会学研究方法，提供多种自动化数据分析工具。

2. 社会人智能体设计

AgentSociety的社会人智能体设计分为心智、心智-行为耦合和行为三个层面。心智层面构建智能体的心理认知系统，包括情感、需求和认知；心智-行为耦合层面模拟心智如何驱动智能体行为，基于马斯洛需求层次理论和计划行为理论；行为层面模拟智能体的复杂社会行为，包括移动、社交和经济活动。

3. 真实社会环境构建

模拟器构建了一个高度真实、可交互的城市社会环境，融合物理约束、成本反馈和社会运行规则，确保智能体的行为符合现实逻辑。环境数据源自现实世界，并支持智能体与其进行交互。

4. 大规模社会模拟引擎与工具箱

模拟引擎采用异步模拟架构和Ray分布式计算框架，结合智能体分组和MQTT高并发通信，实现高效、可扩展的智能体交互。工具箱支持实时监测、主动干预和数据收集，助力社会研究和治理实验。

5. 典型社会实验案例

团队开展了一系列典型社会实验，包括观点极化、性消息传播与治理、UBI政策和飓风冲击下的社会动态模拟，结果与真实世界高度一致，验证了AgentSociety的有效性。

6. 未来展望

AgentSociety将继续发展成为一个智能社会治理实验室，用于政策沙盒测试、危机预警和未来社会形态探索。

7. 平台使用方法

AgentSociety提供在线体验和离线运行两种方式，用户可以通过官方网站或邮箱联系团队获取更多信息。

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