LLM-Based Multi-Agent System for Simulating and Analyzing Marketing and Consumer Behavior
作者: Man-Lin Chu, Lucian Terhorst, Kadin Reed, Tom Ni, Weiwei Chen, Rongyu Lin
分类: cs.AI, cs.SI
发布日期: 2025-10-20
备注: Accepted for publication at IEEE International Conference on e-Business Engineering ICEBE 2025, November 10-12, Buraydah, Saudi Arabia. 8 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出基于LLM的多智能体系统，用于模拟和分析营销与消费者行为
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 大型语言模型 消费者行为模拟 营销策略 生成式智能体
📋 核心要点
- 现有消费者行为分析方法（如事后分析和基于规则的ABM）难以捕捉人类行为和社会互动的复杂性。
- 论文提出一种基于LLM的多智能体模拟框架，无需预定义规则，即可模拟消费者决策和社会动态。
- 在价格折扣营销场景中，该系统验证了策略测试结果，并揭示了传统方法难以发现的社会模式。
📝 摘要（中文）
模拟消费者决策对于在实际部署前设计和评估营销策略至关重要。然而，事后分析和基于规则的智能体模型(ABM)难以捕捉人类行为和社会互动的复杂性。本文介绍了一种基于LLM的多智能体模拟框架，该框架模拟消费者决策和社会动态。该框架建立在大型语言模型在沙盒环境中模拟的最新进展基础上，使生成式智能体能够交互、表达内部推理、形成习惯并做出购买决策，而无需预定义的规则。在一个价格折扣营销场景中，该系统提供了可操作的策略测试结果，并揭示了传统方法无法触及的新兴社会模式。这种方法为营销人员提供了一种可扩展、低风险的预实施测试工具，减少了对耗时的事件后评估的依赖，并降低了活动效果不佳的风险。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决传统消费者行为模拟方法无法有效捕捉人类行为和社会互动复杂性的问题。现有方法，如事后分析，只能在事件发生后进行评估，缺乏预测能力。而基于规则的智能体模型（ABM）依赖于预定义的规则，难以模拟消费者行为的自发性和复杂性，无法应对快速变化的市场环境。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力和推理能力，构建一个多智能体系统，模拟消费者在特定场景下的决策过程。通过赋予智能体记忆、推理和交互能力，使其能够像真实消费者一样做出购买决策，从而为营销策略的制定和评估提供更准确的依据。这种方法避免了预定义规则的限制，能够更好地捕捉消费者行为的复杂性和动态性。
技术框架：该框架的核心是一个基于LLM的多智能体系统。该系统包含多个智能体，每个智能体代表一个消费者，拥有自己的个性、偏好和行为模式。智能体之间可以进行交互，例如交流信息、分享经验等。整个模拟过程在一个沙盒环境中进行，允许智能体自由探索和决策。系统主要包含以下模块：智能体初始化模块（定义智能体的属性和行为模式）、交互模块（模拟智能体之间的交互）、决策模块（基于LLM进行决策）、评估模块（评估营销策略的效果）。
关键创新：该论文的关键创新在于将LLM应用于消费者行为模拟，并构建了一个多智能体系统。与传统的基于规则的ABM相比，该方法无需预定义规则，能够更好地捕捉消费者行为的复杂性和动态性。此外，该系统还能够模拟智能体之间的社会互动，从而揭示传统方法难以发现的新兴社会模式。
关键设计：论文中没有详细描述关键参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断，LLM的选择和微调是关键。此外，如何设计智能体的属性和行为模式，以及如何定义智能体之间的交互方式，也是重要的设计考虑因素。损失函数可能涉及到最大化模拟结果与真实消费者行为的相似度，但具体细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在一个价格折扣营销场景中验证了该系统的有效性。实验结果表明，该系统能够提供可操作的策略测试结果，并揭示了传统方法无法触及的新兴社会模式。具体的性能数据和提升幅度未知，但论文强调了该系统在揭示复杂社会互动方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于市场营销策略的制定和评估，帮助营销人员在实际部署前测试不同的营销方案，降低营销风险。此外，该系统还可以用于消费者行为分析、产品设计、舆情监测等领域。未来，该技术有望应用于更广泛的社会科学研究，例如模拟社会群体行为、预测社会事件等。
📄 摘要（原文）
Simulating consumer decision-making is vital for designing and evaluating marketing strategies before costly real-world deployment. However, post-event analyses and rule-based agent-based models (ABMs) struggle to capture the complexity of human behavior and social interaction. We introduce an LLM-powered multi-agent simulation framework that models consumer decisions and social dynamics. Building on recent advances in large language model simulation in a sandbox environment, our framework enables generative agents to interact, express internal reasoning, form habits, and make purchasing decisions without predefined rules. In a price-discount marketing scenario, the system delivers actionable strategy-testing outcomes and reveals emergent social patterns beyond the reach of conventional methods. This approach offers marketers a scalable, low-risk tool for pre-implementation testing, reducing reliance on time-intensive post-event evaluations and lowering the risk of underperforming campaigns.