AgentSociety
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Agentsociety
紹介 :
AgentSocietyは、清華大学FIB研究所が開発した先進的なフレームワークです。LLM駆動型エージェントを用いて、人間の行動と社会的な相互作用をシミュレートすることを目的としています。大型言語モデル(LLM)のプランニング、記憶、推論能力を活用し、現実的な行動パターンを生成し、データセット、テキスト、ルールに基づいた環境設計をサポートします。このフレームワークは、社会科学研究、都市計画、教育分野において重要な意味を持ち、研究者が人間の行動と社会ダイナミクスをより深く理解するのに役立ちます。
ターゲットユーザー :
AgentSocietyは、社会科学研究者、都市計画家、教育者、そして人間の行動モデリングに関心のある開発者にとって適しています。複雑な社会状況の構築とテストを支援し、政策立案、都市計画、教育研究に強力なサポートを提供します。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 46.1K
使用シナリオ
都市交通渋滞が住民の行動に与える影響の研究
様々な政策下における都市住民の消費行動と雇用行動のシミュレーション
教育現場における生徒の学習行動とソーシャルインタラクションのシミュレーション
製品特徴
LLM駆動型エージェントの行動シミュレーションをサポートし、マズローの欲求段階説などの古典的な理論と組み合わせる
データセット、テキスト、ルールに基づいた環境設計を提供し、様々なレベルのリアリティとインタラクション性をサポートする
リアルタイムのインタラクティブな視覚化インターフェースを提供し、実験中の監視とエージェントとのインタラクションを容易にする
インタビュー、調査、介入、指標記録などのツールを含み、社会実験をサポートする
複数エージェント間のピアツーピアおよびグループ通信をサポートする
OpenAI、Qwenなどの様々なLLMモデルと互換性があり、柔軟なモデル選択を提供する
文字列処理、結果分析、データの保存と検索などの実用的なツールを提供する
使用チュートリアル
1. pipを使用してAgentSocietyをインストールします:`pip install agentsociety`
2. エージェントと環境のパラメータを設定し、タスクの目標を定義します。
3. シミュレーションフレームワークを起動し、エージェントシミュレーションを実行します。
4. 視覚化インターフェースを使用して、エージェントの行動と環境の状態を監視します。
5. シミュレーション結果を分析し、データをエクスポートして詳細な研究を行います。
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