通过将大型语言模型（LLMs）如 GPT 集成到智能智能体建模（SABM）中，我们在这篇综述性研究中阐明了 ABM 的现状，介绍了 SABM 的潜力和方法，并提出了三个案例研究，验证了其在模拟现实系统中的有效性，同时展望了 SABM 未来应用的广阔前景，旨在重新定义计算机仿真的边界，实现对复杂系统的更深入理解。

Nov, 2023

通过对大型语言模型（LLMs）以及具体的 GPT-4 算法进行定价任务实验，我们发现 LLM 算法定价代理在垄断市场中自主勾结，对消费者造成不利影响，并且 LLM 指令中表面无关短语的变化可能增加勾结行为，这些结果同样适用于拍卖设置，凸显了需要针对算法定价实施反垄断法规的必要性，揭示了基于 LLM 的定价代理面临的独特监管挑战。

Mar, 2024

大型语言模型的竞争行为研究：本文提出了一个通用框架来研究基于 LLMs 的代理之间的竞争行为，并使用 GPT-4 实现了一个模拟虚拟城镇的实际竞争环境，包括餐厅代理和顾客代理。研究发现竞争促使餐厅代理采取不同的运营策略，呈现出社会学和经济学理论所支持的一些有趣结果。

Oct, 2023

利用生成式人工智能建立反馈丰富的社会系统计算模型，通过生成代理基于模型（GABMs），将人类决策过程在社会环境中进行模拟，并探讨了社会规范扩散的一种简单 GABM 模型，以及该模型在不同情境下的敏感性和重要性。

Sep, 2023

通过实验，本研究发现大型语言模型能够在一定程度上将自然语言描述的利他主义和自私行为转化为适当的行为，但在适应有条件回报的情况下存在局限性，特别是在社会困境的一般人类行为模式方面存在潜在限制。研究呼吁进一步探讨大型语言模型生成的代理在更广泛的社会困境中自动生成行为的因素，探讨模型架构、训练参数和各种合作伙伴策略对代理行为的影响，最终促进更符合人类价值和社会规范的人工智能系统的发展。

May, 2023

通过使用大型语言模型进行人际互动的模拟，本研究通过来自 Park 等人（2023）的启发，通过引入兴趣引擎技术，展示了两种可信的人类行为代理模拟：一种是两个代理人的谈判，另一种是六个代理人的谋杀迷游戏。

Aug, 2023

通过对大型语言模型的实验，研究表明情绪对其行为的决策和人类决策的关联存在重要影响，其中 GPT-4 在情绪状态下表现出与人类类似的行为响应。

Jun, 2024

本文探讨了基于多代理系统理论（SMA）与大型语言模型（LLM）的计算实体的动态影响，这些实体的特点是能够模拟复杂的人类互动，作为一种从使用专门的人工代理支持运营业务流程到基于应用知识和人类编排的战略决策的革命可能性。我们展示了利用基于大型语言模型（LLM）的代理开发，通过考虑行为元素并由策略驱动，从而刺激基于使用案例在商业场景中生成知识的能力，利用代理之间的讨论方法（引导式对话），为组织战略提供潜力，基于多代理系统理论（SMA）和创新的大型语言模型（LLM）的应用，为不同的应用、复杂性、领域和 LLM 的能力提供了一种不同和可适应的实验。

Mar, 2024

使用行为博弈理论研究大型语言模型行为，结果显示它们在自我利益方面的表现非常出色，但在协调方面表现不佳，尤其表现出一些行为特征。

May, 2023

这项研究介绍了一个专门用于评估大型语言模型在多主体环境中能力的基准测试框架，通过游戏和博弈论场景来创建不同的测试环境，并利用概率图模型方法增强模型的导航能力，最终量化评估了七种不同大型语言模型的能力，发现最强模型 GPT-4 和最弱模型 Llama-2-70B 之间存在三倍的能力差距，同时证实了概率图模型增强了所有模型的能力，平均提高了 50%。

Nov, 2023