

Agentsociety
簡介 :
AgentSociety是一個由清華大學FIB實驗室開發的先進框架,旨在通過LLM驅動的智能體模擬人類行為和社會互動。它利用大型語言模型(LLM)的規劃、記憶和推理能力,生成逼真的行為模式,並支持基於數據集、文本和規則的環境設計。該框架在社會科學研究、城市規劃和教育領域具有重要意義,能夠幫助研究者更好地理解人類行為和社會動態。
需求人群 :
AgentSociety適用於社會科學研究者、城市規劃師、教育工作者以及對人類行為建模感興趣的開發者。它能夠幫助他們構建和測試複雜的社會場景,為政策制定、城市規劃和教育研究提供有力支持。
使用場景
研究城市交通擁堵對居民行為的影響
模擬不同政策下城市居民的消費和就業行為
教育場景中模擬學生的學習行為和社交互動
產品特色
支持LLM驅動的智能體行為模擬,結合馬斯洛需求層次理論等經典理論
提供基於數據集、文本和規則的環境設計,支持不同層次的現實感和交互性
即時交互式可視化界面,便於在實驗過程中監控和與智能體互動
包含訪談、調查、干預和指標記錄等工具,支持社會實驗
支持多智能體之間的點對點和群組通信
兼容多種LLM模型,如OpenAI、Qwen等,提供靈活的模型選擇
提供字符串處理、結果分析和數據存儲檢索等實用工具
使用教程
1. 通過pip安裝AgentSociety:`pip install agentsociety`
2. 配置智能體和環境參數,定義任務目標
3. 啟動模擬框架,運行智能體模擬
4. 使用可視化界面監控智能體行為和環境狀態
5. 分析模擬結果,導出數據進行進一步研究
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