AgentSociety¶

AgentSociety是一个基于大模型智能体与第一性原理构建的大型社会模拟器。通过该平台，我们可以快速创建和管理城市模拟环境中的智能体，高效地开展复杂城市场景的建模与模拟。借此，AgentSociety从社会学第一性原理出发，以助力推动社会科学研究范式变革，推动了社会学领域从行为模拟到心智建模、从静态推演到动态共生、从实验室工具到社会基础设施的发展。

论文可在arXiv获取：

@article{piao2025agentsociety,
  title={AgentSociety: Large-Scale Simulation of LLM-Driven Generative Agents Advances Understanding of Human Behaviors and Society},
  author={Piao, Jinghua and Yan, Yuwei and Zhang, Jun and Li, Nian and Yan, Junbo and Lan, Xiaochong and Lu, Zhihong and Zheng, Zhiheng and Wang, Jing Yi and Zhou, Di and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2502.08691},
  year={2025}
}

AgentSociety的整体结构

特点¶

🌟 大模型驱动的社会人类智能体: 基于社会学理论，构建具有"类人心智"的社会智能体，赋予他们情感、需求、动机和认知能力。这些智能体在这些心理属性的驱动下执行复杂的社会行为，如移动、就业、消费和社交互动。我们还支持自定义智能体。
🌟 真实的城市社会环境: 它准确地模拟了对社会人类生存至关重要的城市空间，复制了交通、基础设施和公共资源。这使智能体能够在现实世界的约束下互动，形成生动的社会生态系统。
🌟 大规模社会模拟引擎: 通过采用异步模拟架构和 Ray 分布式计算框架实现了智能体之间的高效、可扩展的互动和社会行为模拟。
🌟 社会科学研究工具包: 它全面支持一系列社会学研究方法，包括各类干预手段、数据收集和数据分析能力，促进从定性研究到定量分析的深入社会科学研究。

在线平台¶

AgentSociety在线演示

我们提供了AgentSociety的在线平台，帮助感兴趣的用户快速体验AgentSociety的模拟能力。

安装¶

pip install agentsociety

参考快速入门部分了解前置准备和安装说明。

除了AgentSociety平台本身外，我们还提供了一些PyPI包用于扩展AgentSociety的功能：

agentsociety-community：社区库，用于发布自定义智能体与Block。
agentsociety-benchmark：基准测试库，基于AgentSociety框架评估智能体在多种城市任务上的性能。

使用案例¶

访问GitHub Examples以查看使用案例。

联系我们¶

我们诚挚邀请社会科学、大语言模型和智能体领域的学者探索我们的平台。研究人员可以通过电子邮件联系我们并提交您的研究提案。获批的申请者将获得我们团队的帮助与指导。

我们欢迎通过我们的平台推进社会科学研究的合作机会。欢迎通过微信群与我们交流。

微信群¶

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