YuLan-OneSim: Towards the Next Generation of Social Simulator with Large Language Models
作者: Lei Wang, Heyang Gao, Xiaohe Bo, Xu Chen, Ji-Rong Wen
分类: cs.AI, cs.CY
发布日期: 2025-05-12 (更新: 2025-08-26)
💡 一句话要点
YuLan-OneSim：基于大语言模型的下一代社会模拟器，实现代码零生成与大规模演化。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 社会模拟 大型语言模型 智能体 无代码 可演化 分布式模拟 AI社会研究员
📋 核心要点
- 现有社会行为模拟器通常需要大量编程工作，限制了非专业人士的使用，且难以快速构建和迭代复杂场景。
- YuLan-OneSim通过自然语言交互自动生成模拟代码，并具备可演化的LLM骨干，从而简化场景构建和提升模拟质量。
- 实验表明，YuLan-OneSim能够高效处理大规模智能体模拟，并支持AI社会研究员完成社会科学研究的完整流程。
📝 摘要（中文）
本文介绍了一种名为YuLan-OneSim的新型社会模拟器，它利用基于大型语言模型（LLM）的智能体来模拟人类社会行为。与以往工作相比，YuLan-OneSim在五个关键方面具有显著优势：（1）无代码场景构建：用户只需通过自然语言交互即可描述和完善模拟场景，所有模拟代码自动生成，显著降低了编程专业知识的需求。（2）全面的默认场景：我们实现了涵盖经济学、社会学、政治学、心理学、组织行为学、人口统计学、法律和传播学等8个领域的50个默认模拟场景，扩大了社会研究人员的访问范围。（3）可演化的模拟：我们的模拟器能够接收外部反馈并自动微调骨干LLM，从而显著提高模拟质量。（4）大规模模拟：通过开发完全响应式的智能体框架和分布式模拟架构，我们的模拟器可以处理多达10万个智能体，确保更稳定和可靠的模拟结果。（5）AI社会研究员：利用上述功能，我们开发了一个AI社会研究员。用户只需提出一个研究课题，AI研究员将自动分析输入、构建模拟环境、总结结果、生成技术报告、审查和完善报告——完成社会科学研究循环。为了证明YuLan-OneSim的优势，我们进行了实验来评估自动生成的场景的质量、模拟过程的可靠性、效率和可扩展性，以及AI社会研究员的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有社会模拟器通常需要用户具备专业的编程知识，场景构建过程繁琐且耗时。此外，模拟器的可扩展性有限，难以处理大规模的社会互动。现有方法难以实现快速迭代和演化的模拟，无法有效支持社会科学研究的完整流程。
核心思路：YuLan-OneSim的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大能力，将自然语言描述转化为可执行的模拟代码，从而实现无代码的场景构建。通过可演化的LLM骨干，模拟器可以根据外部反馈自动调整，提高模拟的真实性和准确性。分布式架构则保证了模拟器能够处理大规模的智能体互动。
技术框架：YuLan-OneSim的整体架构包含以下几个主要模块：(1) 自然语言场景解析模块：将用户输入的自然语言描述转化为结构化的场景表示。(2) 代码生成模块：根据场景表示自动生成模拟代码。(3) 智能体框架：提供完全响应式的智能体行为模型。(4) 分布式模拟引擎：支持大规模智能体模拟。(5) 可演化LLM骨干：根据外部反馈微调LLM，提升模拟质量。(6) AI社会研究员：自动化社会科学研究流程，包括问题分析、场景构建、结果总结和报告生成。
关键创新：YuLan-OneSim最重要的技术创新点在于其无代码的场景构建能力和可演化的LLM骨干。与现有方法相比，YuLan-OneSim无需用户编写任何代码即可创建复杂的社会模拟场景，极大地降低了使用门槛。可演化的LLM骨干则使得模拟器能够不断学习和改进，提高模拟的真实性和准确性。
关键设计：关于关键设计，论文中未提供关于参数设置、损失函数、网络结构等技术细节的具体信息，这部分内容未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，YuLan-OneSim能够自动生成高质量的模拟场景，并支持高达10万个智能体的大规模模拟。AI社会研究员能够自动完成社会科学研究的完整流程，显著提高了研究效率。具体的性能数据和对比基线在摘要中未详细说明，需要查阅论文全文以获取更详细的信息。
🎯 应用场景
YuLan-OneSim可广泛应用于社会科学研究、政策制定、危机管理、市场营销等领域。它能够帮助研究人员和决策者更好地理解社会现象、预测行为模式、评估政策效果，并为应对复杂社会问题提供决策支持。未来，该模拟器有望成为社会科学研究的重要工具。
📄 摘要（原文）
Leveraging large language model (LLM) based agents to simulate human social behaviors has recently gained significant attention. In this paper, we introduce a novel social simulator called YuLan-OneSim. Compared to previous works, YuLan-OneSim distinguishes itself in five key aspects: (1) Code-free scenario construction: Users can simply describe and refine their simulation scenarios through natural language interactions with our simulator. All simulation code is automatically generated, significantly reducing the need for programming expertise. (2) Comprehensive default scenarios: We implement 50 default simulation scenarios spanning 8 domains, including economics, sociology, politics, psychology, organization, demographics, law, and communication, broadening access for a diverse range of social researchers. (3) Evolvable simulation: Our simulator is capable of receiving external feedback and automatically fine-tuning the backbone LLMs, significantly enhancing the simulation quality. (4) Large-scale simulation: By developing a fully responsive agent framework and a distributed simulation architecture, our simulator can handle up to 100,000 agents, ensuring more stable and reliable simulation results. (5) AI social researcher: Leveraging the above features, we develop an AI social researcher. Users only need to propose a research topic, and the AI researcher will automatically analyze the input, construct simulation environments, summarize results, generate technical reports, review and refine the reports--completing the social science research loop. To demonstrate the advantages of YuLan-OneSim, we conduct experiments to evaluate the quality of the automatically generated scenarios, the reliability, efficiency, and scalability of the simulation process, as well as the performance of the AI social researcher.