使用场景
研究城市交通拥堵对居民行为的影响
模拟不同政策下城市居民的消费和就业行为
教育场景中模拟学生的学习行为和社交互动
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
