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Agentsociety
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AgentSociety适用于社会科学研究者、城市规划师、教育工作者以及对人类行为建模感兴趣的开发者。它能够帮助他们构建和测试复杂的社会场景，为政策制定、城市规划和教育研究提供有力支持。
智能体研究工具#智能体模拟#社会科学研究#LLM应用#城市规划#教育工具普通产品开源
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产品介绍
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简介
AgentSociety是一个由清华大学FIB实验室开发的先进框架，旨在通过LLM驱动的智能体模拟人类行为和社会互动。它利用大型语言模型（LLM）的规划、记忆和推理能力，生成逼真的行为模式，并支持基于数据集、文本和规则的环境设计。该框架在社会科学研究、城市规划和教育领域具有重要意义，能够帮助研究者更好地理解人类行为和社会动态。
截图
产品特色
支持LLM驱动的智能体行为模拟，结合马斯洛需求层次理论等经典理论
提供基于数据集、文本和规则的环境设计，支持不同层次的现实感和交互性
实时交互式可视化界面，便于在实验过程中监控和与智能体互动
包含访谈、调查、干预和指标记录等工具，支持社会实验
支持多智能体之间的点对点和群组通信
兼容多种LLM模型，如OpenAI、Qwen等，提供灵活的模型选择
提供字符串处理、结果分析和数据存储检索等实用工具
使用教程
1. 通过pip安装AgentSociety：`pip install agentsociety`
2. 配置智能体和环境参数，定义任务目标
3. 启动模拟框架，运行智能体模拟
4. 使用可视化界面监控智能体行为和环境状态
5. 分析模拟结果，导出数据进行进一步研究
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
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