社会仿真 / Agent 社会

定义#

使用多个 Agent 仿真人群、组织、社区或社会系统。关注重点是长期记忆、规划、关系和涌现行为。

类别：仿真

结构#

适用场景#

用户研究、产品验证、社会行为仿真、游戏 NPC、组织建模、信息传播研究。

不适用场景#

生产级任务执行、强确定性流程、任何需要编程 Agent 执行实际工作的场景。

实现方法#

1. 设计世界状态：位置、时间、事件、对象、关系。
2. 每个 Agent 拥有记忆、画像、目标和日常计划。
3. 使用 观察 → 反思 → 规划 → 行动 循环。
4. 记录 Agent 交互和世界状态变化。
5. 目标是仿真可信度，而非单任务成功率。

最小化伪代码#

async function tick(world) {
  for (const agent of world.agents) {
    const obs = world.observe(agent);
    agent.memory.store(obs);
    const reflection = await agent.reflect();
    const plan = await agent.plan(reflection);
    await world.apply(await agent.act(plan));
  }
}

推荐的追踪事件#

• simulation.tick.started
• agent.observed
• agent.reflected
• agent.acted
• world.state.updated

常见失败模式#

• 将仿真结果当作真实预测。
• 人设令人信服但行为未经验证。
• 长期记忆污染后续运行。

实现检查清单#

• 定义触发和退出条件。
• 定义输入/输出 schema。
• 定义权限、预算、超时和重试策略。
• 定义追踪事件。
• 定义降级或人工接管策略。

参考资料#

• Generative Agent