EconAgent: Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic Activities
作者: Nian Li, Chen Gao, Mingyu Li, Yong Li, Qingmin Liao
分类: cs.AI
发布日期: 2023-10-16 (更新: 2024-05-24)
备注: ACL 2024 (main conference)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出EconAgent以解决宏观经济模拟中的代理异质性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 宏观经济模拟 代理建模 大型语言模型 经济行为 市场动态
📋 核心要点
- 现有的代理建模方法在定制代理和处理代理异质性方面存在显著挑战，导致模拟效果不佳。
- EconAgent通过引入大型语言模型，构建了一个能够模拟多种市场动态的环境，并实现了代理的异质性决策机制。
- 实验结果显示，EconAgent在决策的现实性和宏观经济现象的合理性上显著优于传统的基于规则或学习的代理。
📝 摘要（中文）
随着人工智能的发展，数据驱动的宏观经济建模日益受到重视，其中基于代理的建模（ABM）成为一种重要的自下而上的模拟范式。现有的代理建模通常依赖于预设规则或基于学习的神经网络进行决策，然而定制每个代理面临显著挑战，且多期市场动态和复杂宏观经济因素的影响常被忽视。本文提出EconAgent，这是一种具有人类特征的大型语言模型驱动的代理，用于宏观经济模拟。我们构建了一个包含多种市场动态的模拟环境，并通过感知模块创建具有不同决策机制的异质代理。实验结果表明，EconAgent能够做出更为合理的决策，展现出比现有基于规则或学习的代理更为合理的宏观经济现象。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有代理建模方法在定制化和代理异质性方面的不足，尤其是多期市场动态和复杂宏观经济因素的影响被忽视的问题。
核心思路：通过引入大型语言模型，EconAgent能够模拟人类特征的决策过程，从而实现更为真实的宏观经济模拟。设计上，EconAgent结合了感知模块和记忆模块，以增强代理的决策能力和市场适应性。
技术框架：EconAgent的整体架构包括模拟环境、感知模块和记忆模块。模拟环境负责市场动态的生成，感知模块用于创建异质代理，记忆模块则帮助代理反思过去的经验和市场动态。
关键创新：EconAgent的主要创新在于将大型语言模型应用于宏观经济代理模拟，突破了传统方法在决策机制上的局限，使得代理能够更好地适应复杂的经济环境。
关键设计：在设计中，EconAgent采用了特定的损失函数来优化代理的决策过程，并通过调整网络结构来实现不同代理的异质性决策机制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，EconAgent在模拟宏观经济现象方面表现优异，相较于传统的基于规则或学习的代理，其决策的现实性有显著提升，具体性能数据尚未披露。
🎯 应用场景
EconAgent的研究成果可广泛应用于宏观经济政策分析、市场预测和经济行为模拟等领域。其能够更真实地反映经济体内各类代理的互动，有助于政策制定者和经济学家理解复杂经济现象，并制定更有效的经济政策。
📄 摘要（原文）
The advent of artificial intelligence has led to a growing emphasis on data-driven modeling in macroeconomics, with agent-based modeling (ABM) emerging as a prominent bottom-up simulation paradigm. In ABM, agents (e.g., households, firms) interact within a macroeconomic environment, collectively generating market dynamics. Existing agent modeling typically employs predetermined rules or learning-based neural networks for decision-making. However, customizing each agent presents significant challenges, complicating the modeling of agent heterogeneity. Additionally, the influence of multi-period market dynamics and multifaceted macroeconomic factors are often overlooked in decision-making processes. In this work, we introduce EconAgent, a large language model-empowered agent with human-like characteristics for macroeconomic simulation. We first construct a simulation environment that incorporates various market dynamics driven by agents' decisions regarding work and consumption. Through the perception module, we create heterogeneous agents with distinct decision-making mechanisms. Furthermore, we model the impact of macroeconomic trends using a memory module, which allows agents to reflect on past individual experiences and market dynamics. Simulation experiments show that EconAgent can make realistic decisions, leading to more reasonable macroeconomic phenomena compared to existing rule-based or learning-based agents. Our codes are released at https://github.com/tsinghua-fib-lab/ACL24-EconAgent.