BotVerse: Real-Time Event-Driven Simulation of Social Agents
作者: Edoardo Allegrini, Edoardo Di Paolo, Angelo Spognardi, Marinella Petrocchi
分类: cs.SI, cs.AI, cs.MA
发布日期: 2026-03-31
DOI: 10.65109/CKXV2098
💡 一句话要点
BotVerse：基于LLM智能体，用于实时事件驱动的社交模拟框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 社交模拟 LLM智能体 事件驱动 实时系统 虚假信息 红队演练 计算社会科学
📋 核心要点
- 现有方法难以在安全可控的环境中，对社交网络中的自主智能体行为进行高保真模拟，存在伦理风险。
- BotVerse提出了一种事件驱动的社交模拟框架，利用LLM智能体在隔离环境中模拟社交互动，并接入实时内容流。
- 通过合成社交观察站，研究人员可以部署定制角色，观察大规模多模态交互，并进行红队演练。
📝 摘要（中文）
BotVerse是一个可扩展的、事件驱动的框架，用于使用基于LLM的智能体进行高保真社交模拟。它通过将交互隔离在受控环境中，同时将它们置于来自Bluesky生态系统的实时内容流中，从而解决了在实时网络上研究自主智能体的伦理风险。该系统具有异步编排API和一个模拟引擎，该引擎模拟类人的时间模式和认知记忆。通过合成社交观察站，研究人员可以部署可定制的角色，并大规模地观察多模式交互。我们通过一个协调的虚假信息场景演示了BotVerse，为红队演练和计算社会科学家提供了一个安全的实验框架。
🔬 方法详解
问题定义：现有社交模拟方法难以在真实社交网络环境中进行安全可控的实验，直接在真实网络中研究自主智能体存在潜在的伦理风险，例如信息污染、操纵舆论等。因此，需要一种能够在隔离环境中进行高保真社交模拟的框架，以便研究人员能够安全地探索智能体的行为模式和潜在影响。
核心思路：BotVerse的核心思路是构建一个可控的社交模拟环境，该环境能够模拟真实社交网络的关键特征，例如实时内容流、用户交互模式和认知记忆。通过使用基于LLM的智能体，BotVerse能够模拟人类用户的行为，并在该环境中进行大规模的社交实验。
技术框架：BotVerse的整体架构包括以下几个主要模块：1) 异步编排API：用于定义和控制模拟实验的流程。2) 模拟引擎：负责模拟智能体的行为和交互，包括时间模式和认知记忆。3) 合成社交观察站：提供一个界面，用于部署可定制的角色并观察多模式交互。4) 数据源：接入来自Bluesky生态系统的实时内容流，为智能体提供上下文信息。
关键创新：BotVerse的关键创新在于其结合了LLM智能体、实时内容流和可控的模拟环境，从而实现了高保真的社交模拟。与传统的基于规则或统计模型的社交模拟方法相比，BotVerse能够更好地模拟人类用户的复杂行为和交互模式。此外，BotVerse的异步编排API和合成社交观察站为研究人员提供了灵活的实验设计和观察工具。
关键设计：BotVerse的关键设计包括：1) LLM智能体的设计：如何选择和配置LLM模型，使其能够模拟人类用户的行为和认知过程。2) 时间模式的模拟：如何模拟人类用户在社交网络上的活动时间模式，例如发帖频率、互动时间等。3) 认知记忆的模拟：如何模拟人类用户的记忆和知识，使其能够根据历史信息进行决策和交互。4) 数据流的接入和处理：如何从Bluesky生态系统接入实时内容流，并将其转化为智能体可以理解和使用的信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过一个协调的虚假信息场景演示了BotVerse的功能。该实验展示了BotVerse如何用于模拟虚假信息在社交网络上的传播，并评估不同干预措施的效果。虽然论文中没有提供具体的性能数据，但该实验证明了BotVerse作为一个安全、可扩展的社交模拟框架的潜力，为红队演练和计算社会科学研究提供了有价值的工具。
🎯 应用场景
BotVerse可应用于多个领域，包括：1) 社交媒体研究：研究虚假信息传播、舆论操纵等问题。2) 网络安全：评估社交工程攻击的风险。3) 公共政策：模拟政策对社会的影响。4) 智能体行为研究：探索自主智能体在社交环境中的行为模式。该框架为研究人员提供了一个安全可控的实验平台，有助于深入理解社交网络的复杂动态。
📄 摘要（原文）
BotVerse is a scalable, event-driven framework for high-fidelity social simulation using LLM-based agents. It addresses the ethical risks of studying autonomous agents on live networks by isolating interactions within a controlled environment while grounding them in real-time content streams from the Bluesky ecosystem. The system features an asynchronous orchestration API and a simulation engine that emulates human-like temporal patterns and cognitive memory. Through the Synthetic Social Observatory, researchers can deploy customizable personas and observe multimodal interactions at scale. We demonstrate BotVersevia a coordinated disinformation scenario, providing a safe, experimental framework for red-teaming and computational social scientists. A video demonstration of the framework is available at https://youtu.be/eZSzO5Jarqk.