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

大规模语言模型与基于代理的仿真的整合对于理解复杂社会系统具有变革潜力，本文探讨了系统开发 LLM 增强的社会仿真的架构和方法，并讨论了该领域的潜在研究方向。结论表明，将 LLM 与基于代理的仿真相结合为研究人员和科学家提供了强大的工具集，能够生成更细致、逼真和全面的复杂系统和人类行为模型。

May, 2024

在宏观经济仿真中，利用大型语言模型（LLMs）的人类化特性可以克服传统限制，能够设计出表现出人类决策和适应能力的 LLM 代理，进行模拟实验以展示其逼真的工作和消费决策能力，并产生比现有规则化或人工智能代理更合理的宏观经济现象。

Oct, 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

通过对基于大语言模型的自主代理的综合调查，本文提出了一个统一框架来概括以往研究，并总结了在社会科学、自然科学和工程领域中应用大语言模型的人工智能代理的各种应用及评估策略。同时，我们还讨论了该领域的挑战和未来方向。

Aug, 2023

综述了利用大型语言模型进行基于代理的建模和仿真的现状、挑战和未来发展方向，并提供了大型语言模型 - 基于代理的建模和仿真在实际环境和虚拟环境中的最新研究成果。

Dec, 2023

基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统在复杂问题解决和世界模拟中取得了重大进展，我们提供了一份综述，深入讨论了基于 LLM 的多智能体系统的基本方面和挑战。

Jan, 2024

人工智能代理是一个前景光明的领域，利用大型语言模型作为基础构建通用人工智能代理带来了显著的进展，其在单一代理场景、多代理场景以及人机合作中的广泛应用展示了卓越的潜力，并为人类社会提供了有价值的见解。

Sep, 2023

对基于大型语言模型（LLM）的智能代理进行了深入调查，涵盖了单代理和多代理系统中的定义、研究框架、组成、认知和规划方法、工具利用、对环境反馈的响应，以及在多代理系统中部署 LLM-based 代理的机制，包括多角色协作、信息传递和缓解代理之间通信问题的策略，同时介绍了流行的数据集和应用场景，最后展望了基于 LLM 的代理在人工智能和自然语言处理领域的前景。

Jan, 2024

应用大型语言模型（LLMs）在各种任务和社会模拟中取得了显著进展，但它们在任务导向的社会背景中的协调能力尚未得到充分探索。为了弥合这一差距，我们引入了协作生成代理，为基于 LLMs 的代理赋予一致的行为模式和解决任务的能力。我们将这些代理置于一个模拟的招聘会环境中进行案例研究，以审查它们的协调能力。我们提出了一个新颖的框架，赋予协作生成代理人类般的推理能力和专业技能。我们的评估结果表明，这些代理显示出有希望的性能。然而，我们也发现了限制，阻碍了它们在更复杂的协调任务中的效果。我们的工作对于 LLMs 在任务导向的社会模拟中的作用和发展提供了有价值的见解。

Oct, 2023