GenSim: A General Social Simulation Platform with Large Language Model based Agents

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，近年来出现了许多有前途的研究，利用基于LLM的代理来模拟人类社会行为。虽然先前的研究已经在各个领域展示了显著的潜力，但大部分研究都集中在涉及有限数量代理的特定场景中，并且缺乏在模拟过程中出现错误时适应的能力。为了克服这些限制，我们提出了一种新型的基于LLM代理的模拟平台，称为\textit{GenSim}，它：(1)\textbf{抽象出一组通用功能}，以简化定制社交场景的模拟；(2)\textbf{支持10万个代理}，以更好地模拟现实世界中的大规模人口；(3)\textbf{融入纠错机制}，以确保更可靠和长期的模拟。为了评估我们的平台，我们评估了大规模代理模拟的效率和纠错机制的有效性。据我们所知，GenSim代表了基于LLM代理的通用、大规模和可纠正的社交模拟平台的初步步骤，有望进一步推进社会科学领域的发展。

本文旨在提出一个基于大型语言模型的智能代理模拟平台，名为GenSim，以解决当前社会科学领域中关于大规模代理模拟的问题，同时还要具备错误修正机制。

GenSim平台提供了一组通用函数，可简化定制社交场景的模拟，支持高达10万个代理的大规模人口模拟，并引入错误修正机制来确保更可靠和长期的模拟。

本文提出的GenSim平台是一个基于大型语言模型的智能代理模拟平台，可以模拟大规模人口，同时具备错误修正机制。实验结果表明，GenSim平台在大规模代理模拟和错误修正方面都表现出色。此外，论文还探讨了GenSim平台的未来研究方向。

最近的相关研究主要集中在利用大型语言模型来模拟社交行为。但大多数研究都局限于特定场景和有限数量的代理，并缺乏在模拟过程中出现错误时进行自适应的能力。