tsinghua-fib-lab/AgentSociety

What it solves

AgentSocietyは、LLMベースのエージェントを使用して、複雑な社会的な相互作用や都市環境をシミュレーションするためのフレームワークを提供します。これにより、研究者は、都市や社会空間のような構造化された環境内で複数のエージェントがどのように相互作用するかをモデル化することで、実行可能な社会科学実験を作成し、人間の行動や社会的なパターンを研究することができます。

How it works

このフレームワークは、エージェントをメタデータ仕様として定義し、それらをモジュール式の環境にデプロイすることで動作します。最新のv2バージョンでは、スケーラビリティのためにRay Tasksによって駆動されるステートレスなレコードとしてエージェントを扱い、ServiceProxyを使用して環境とLLMクライアントを管理します。CodeGen、ReAct、Plan-Executeを含む様々な推論パターンをサポートし、ツールの拡張性を高めるためにModel Context Protocol (MCP)を統合しています。

Who it’s for

主に、社会的なダイナミクス、都市計画、または行動研究を理解するために、大規模なエージェント・シミュレーションを行いたい社会科学研究者やAI開発者を対象としています。

Highlights

• Scalable Execution: Ray分散コンピューティングを使用して、都市規模のシミュレーションを処理します。
• LLM-Native Design: 柔軟な推論ルーターを備えた、LLM駆動型エージェント向けに特別に構築されています。
• Research-Specific Tools: 文献検索、仮説生成、および論文執筆のための組み込み機能を備えています。
• Experiment Replay: 再現性のために、カタログ駆動型のJSONLリプレイ、DuckDBによる読み込み、および分散トレーシング機能を備えています。
• Modular Environments: モビリティ、経済、および社会的な相互作用のための、ホットプラグ可能なツールと都市モジュールをサポートしています。