- 计算实验与基于大型语言模型的智能体：调查与展望
计算实验、基于代理模型、大语言模型、人形化和因果分析是本文的关键词，该研究综述了代理结构的历史发展和其与人工社会的结合，阐述了计算实验和大语言模型代理相互提供的优势，并讨论了该研究领域的挑战和未来趋势，为后续相关研究提供指导。
- 基于语言敏感的代理模型用于在线社交网络的数字克隆和虚假信息传播研究
我们开发了一个模拟框架，用于研究在线社交网络中的虚假信息传播，结合基于代理的建模和自然语言处理技术。
- 大型语言模型赋能基于代理的建模与模拟：调查与展望
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。
- 基于 Concordia 的将行动植根于物理、社交或数字空间的生成式基于代理的建模
Agent-based modeling has evolved with the integration of Large Language Models (LLMs) to create Generative Agent-Based M - 智能基于代理的建模：关于在计算机模拟中使用大型语言模型
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 - 运用大型语言模型增强的代理程序模拟宏观经济活动
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。
- 通过提示工程探索大型语言模型和基于 Agent 的建模的交叉领域
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。
- 基于接受控制措施的病毒蔓延的代理模型模拟
通过结合改进的 SEIRD 模型和公民决策模型，本研究提出了一个基于 Agent-Based Modeling (ABM) 的架构，可用于分析社会中病毒感染的演变过程，考虑到传染病防控措施的接受与拒绝对病毒传播的影响。
- 基于生成式代理的疫情建模
通过与类 ChatGPT 的大规模语言模型连接，利用基于生成的人工智能的代理人疫情模型，使每个代理人能够自主理解和决策，从而将人类行为纳入疫情模型，本研究开创可能改善动态系统建模的潜力，为代表人类大脑、推理和决策方式的建模提供一种方法。
- 基于代理的在线心理健康匹配模拟
在 OMHC 平台上，我们合作开发了一个基于代理的模拟框架，并研究了不同匹配算法的权衡。我们发现使用递延接受算法可以显著改善一对一聊天中寻求支持者的体验，同时保持较低的等待时间，并揭示了基于算法匹配在 OMHC 背景下的关键设计考虑因素，包 - 人工智能代理机协作控制环境极端情况
通过在模型中使用外部和宽波动的火源以及代理人收获和利用树木来解决植物收获和火灾传播之间的冲突，模拟生态系统工程策略的两种主要演化创新，并讨论其对复杂生态系统的人工智能管理的影响。
- 搬家费用对社会隔离的影响：基于 RL 和 ABM 的模拟
本文介绍了一种通过应用深度 Q 网络算法结合代理模型研究居民偏好对社区种族隔离影响的方法，并探究了搬家成本在社会融合中所扮演的角色，该模型可为政策制定者预测其政策的潜在后果。
- 社交 NPC 天际模组及其余中的新兴社交 NPC 互动
该论文介绍了一种用于在开放世界游戏中编写 NPC 的社交架构模型实现，CiF-CK，可用作《上古卷轴 5：天际》中 Social NPCs 的 mod，旨在通过基于代理的建模来增加 NPC 的对话和响应行为的可信度。
- MAS2HP: 一个在 2D HP 模型中预测蛋白质结构的多智能体系统
本研究提出了一种基于代理模型的新方法，结合预先定义的规则，利用人工智能技术和降低模型解决蛋白质结构预测问题。相较于其他算法，该方法在较短时间内可找到最优解，并且能够从指数级时间复杂度降为线性。
- MM利用基于代理的建模和仿真方法理解推荐系统的纵向动态
本研究讨论了如何使用基于代理人建模和仿真（ABM）技术来研究推荐系统的重要的长期动态，我们提供了 ABM 原理的概述，并概述了一个基于文献的推荐系统仿真框架以及可以用这种基于 ABM 的仿真框架来解决各种实际研究问题。
- IJCAI梅德尼岛极地狐濒危种群的基于代理的模型
利用人工智能技术，我们开发了一个建立在 Medniy 岛上北极狐为代理的基于代理的模型，并利用概率图模型来捕捉随机变量之间的条件依赖关系，从而研究其在高密度环境下的存活和人口动态。
- NIPS幸福追求：智能体社会中的人格学习
该研究采用基于心理分析数据的奖励训练 Deep Q-Network 模型训练出了四个拥有各自个性的 agent，并研究了这些 agents 之间的互动。结果表明，当 agent 在与手工编码的 AI 进行测试时取得更高的幸福感时，与其他个性