Modeling Earth-Scale Human-Like Societies with One Billion Agents

📄 arXiv: 2506.12078v1 📥 PDF

作者: Haoxiang Guan, Jiyan He, Liyang Fan, Zhenzhen Ren, Shaobin He, Xin Yu, Yuan Chen, Shuxin Zheng, Tie-Yan Liu, Zhen Liu

分类: cs.MA, cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.SI

发布日期: 2025-06-07

备注: Work in progress

💡 一句话要点

Light Society：利用LLM驱动的十亿智能体模拟地球规模的人类社会

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 智能体建模 大型语言模型 社会模拟 事件驱动 大规模仿真

📋 核心要点

  1. 传统ABM模型难以捕捉人类行为的复杂性，限制了对复杂社会行为的研究。
  2. Light Society框架利用LLM驱动的模拟操作，将社会过程形式化为智能体和环境状态的转换。
  3. 大规模模拟实验表明，Light Society能够高效且高保真地模拟社会信任和信息传播等社会现象。

📝 摘要（中文）

为了理解复杂社会行为如何从个体认知和互动中涌现，需要对人类行为进行高保真建模和大规模模拟。传统的基于智能体的模型(ABM)已被用于研究这些动态数十年，但受到简化智能体行为的限制，无法捕捉人类的复杂性。大型语言模型(LLM)的最新进展通过使智能体能够表现出超越基于规则的逻辑的复杂社会行为，提供了新的机会，但也面临着巨大的扩展挑战。本文提出了Light Society，一个基于智能体的模拟框架，它在两个方面都取得了进展，有效地模拟了由LLM驱动的行星规模的人类社会。Light Society将社会过程形式化为智能体和环境状态的结构化转换，由一组LLM驱动的模拟操作控制，并通过事件队列执行。这种模块化设计支持独立和联合组件优化，支持对超过10亿个智能体的社会进行高效模拟。对信任博弈和舆论传播的大规模模拟——跨越高达10亿个智能体——证明了Light Society在模拟社会信任和信息传播方面的高保真度和效率，同时揭示了更大的模拟产生更稳定和现实的涌现行为的缩放规律。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于智能体的模型（ABM）在模拟复杂社会行为时，由于智能体行为的简化，无法充分捕捉人类行为的复杂性。这限制了对社会动态，如信任关系和信息传播的深入理解。扩展现有ABM模型到地球规模（数十亿智能体）面临着巨大的计算挑战。

核心思路：Light Society的核心思路是将社会过程形式化为智能体和环境状态的结构化转换，并利用大型语言模型（LLM）来驱动这些转换。通过模块化设计和事件队列执行，实现高效的大规模模拟。这种方法允许智能体展现出更复杂、更像人类的行为，从而提高模拟的真实性和可靠性。

技术框架：Light Society框架包含以下主要模块：1) 智能体状态表示：定义智能体的属性和状态变量。2) 环境状态表示：定义环境的属性和状态变量。3) LLM驱动的模拟操作：利用LLM生成智能体的行为决策，包括行动选择、交互策略等。4) 事件队列：管理和执行模拟事件，确保事件按照时间顺序发生。5) 状态转换：根据LLM的决策更新智能体和环境的状态。

关键创新：Light Society的关键创新在于将LLM集成到ABM框架中，使智能体能够展现出更复杂、更像人类的行为。此外，该框架的模块化设计和事件队列执行机制实现了高效的大规模模拟，能够支持数十亿智能体的社会模拟。

关键设计：Light Society的关键设计包括：1) LLM的选择和微调：选择合适的LLM，并针对特定社会场景进行微调，以提高行为决策的准确性和合理性。2) 状态表示的设计：合理设计智能体和环境的状态变量，以便LLM能够有效地进行推理和决策。3) 事件队列的优化：优化事件队列的执行效率，以减少模拟时间。4) 模拟操作的设计：设计合理的模拟操作，以确保社会过程的真实性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大规模模拟实验验证了Light Society的有效性。在信任博弈模拟中，Light Society能够重现现实世界中的信任关系演变规律。在舆论传播模拟中，Light Society能够模拟信息在社会网络中的传播过程，并揭示不同信息传播策略的影响。实验结果表明，Light Society能够高效且高保真地模拟社会现象，并揭示大规模社会系统的涌现行为。

🎯 应用场景

Light Society可应用于社会科学研究，例如模拟社会信任的演变、信息传播的影响、政策干预的效果等。它还可以用于城市规划、公共卫生、危机管理等领域，为决策者提供更科学的依据。此外，该框架还可以用于开发更智能的社交机器人和虚拟助手。

📄 摘要（原文）

Understanding how complex societal behaviors emerge from individual cognition and interactions requires both high-fidelity modeling of human behavior and large-scale simulations. Traditional agent-based models (ABMs) have been employed to study these dynamics for decades, but are constrained by simplified agent behaviors that fail to capture human complexity. Recent advances in large language models (LLMs) offer new opportunities by enabling agents to exhibit sophisticated social behaviors that go beyond rule-based logic, yet face significant scaling challenges. Here we present Light Society, an agent-based simulation framework that advances both fronts, efficiently modeling human-like societies at planetary scale powered by LLMs. Light Society formalizes social processes as structured transitions of agent and environment states, governed by a set of LLM-powered simulation operations, and executed through an event queue. This modular design supports both independent and joint component optimization, supporting efficient simulation of societies with over one billion agents. Large-scale simulations of trust games and opinion propagation--spanning up to one billion agents--demonstrate Light Society's high fidelity and efficiency in modeling social trust and information diffusion, while revealing scaling laws whereby larger simulations yield more stable and realistic emergent behaviors.