EcoLANG: Efficient and Effective Agent Communication Language Induction for Social Simulation

📄 arXiv: 2505.06904v1 📥 PDF

作者: Xinyi Mou, Chen Qian, Wei Liu, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2025-05-11

💡 一句话要点

EcoLANG：为社会模拟设计的高效Agent通信语言归纳方法

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

关键词: 社会模拟 Agent通信 语言归纳 自然选择 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 大规模社会模拟面临高昂的时间和计算成本，现有方法在推理成本、准确性和泛化性上存在不足。
  2. EcoLANG通过语言进化和语言利用两个阶段，归纳出高效的Agent通信语言，降低token消耗。
  3. 实验结果表明，EcoLANG在不牺牲模拟准确性的前提下，能够有效减少超过20%的token消耗。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在扮演人类角色和复现复杂社会动态方面表现出令人印象深刻的能力。大规模社会模拟正受到越来越多的关注，但仍然面临着显著的挑战，尤其是在高时间和计算成本方面。现有的解决方案，如分布式机制或混合Agent-Based Model（ABM）集成，要么无法解决推理成本问题，要么会牺牲准确性和泛化性。为此，我们提出了EcoLANG：用于社会模拟的高效Agent通信语言归纳方法。EcoLANG分两个阶段运行：（1）语言进化，我们通过自然选择过滤同义词并优化句子级规则；（2）语言利用，社会模拟中的Agent使用进化后的语言进行通信。实验结果表明，EcoLANG减少了超过20%的token消耗，在不牺牲模拟准确性的前提下提高了效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模社会模拟中，由于Agent之间通信导致的时间和计算成本过高的问题。现有方法，例如分布式机制或混合ABM集成，要么无法有效降低推理成本，要么会牺牲模拟的准确性和泛化能力。因此，需要一种既能保证模拟质量，又能显著降低计算开销的Agent通信方法。

核心思路：EcoLANG的核心思路是通过自然选择的方式，自动学习并优化Agent之间的通信语言。具体来说，它首先通过语言进化阶段，过滤掉冗余的同义词，并优化句子级别的通信规则，从而减少通信的复杂性。然后，在语言利用阶段，Agent使用进化后的精简语言进行通信，从而降低token消耗，提高模拟效率。

技术框架：EcoLANG包含两个主要阶段：语言进化和语言利用。在语言进化阶段，首先初始化Agent的通信语言，然后通过自然选择算法，迭代地评估和优化语言的表达能力和效率。具体来说，Agent会根据其通信效果（例如，是否成功达成目标）来调整其语言的使用习惯。在语言利用阶段，Agent使用进化后的语言进行社会模拟，完成各种社会互动任务。

关键创新：EcoLANG的关键创新在于它提出了一种基于自然选择的Agent通信语言自动归纳方法。与传统的预定义或人工设计的通信协议不同，EcoLANG能够根据具体的社会模拟环境和任务，自适应地学习并优化Agent之间的通信语言，从而实现更高的效率和灵活性。

关键设计：在语言进化阶段，论文可能使用了特定的自然选择算法，例如遗传算法或进化策略，来优化Agent的通信语言。具体的参数设置可能包括种群大小、变异率、选择策略等。此外，论文可能还设计了特定的奖励函数，用于评估Agent的通信效果，并指导语言的进化过程。在语言利用阶段，Agent可能使用了特定的消息传递机制，例如基于Transformer的模型，来实现高效的通信。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EcoLANG能够有效减少超过20%的token消耗，这意味着在相同的计算资源下，可以进行更大规模、更长时间的社会模拟。同时，EcoLANG在降低计算成本的同时，并没有牺牲模拟的准确性，这表明其能够有效地学习并利用Agent之间的通信语言。

🎯 应用场景

EcoLANG可应用于各种大规模社会模拟场景，例如模拟市场行为、交通拥堵、疫情传播等。通过降低计算成本，EcoLANG使得更大规模、更长时间的社会模拟成为可能，从而帮助研究人员更好地理解复杂社会现象，并为政策制定提供更可靠的依据。未来，EcoLANG还可以扩展到其他多Agent系统，例如机器人协作、智能交通等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated an impressive ability to role-play humans and replicate complex social dynamics. While large-scale social simulations are gaining increasing attention, they still face significant challenges, particularly regarding high time and computation costs. Existing solutions, such as distributed mechanisms or hybrid agent-based model (ABM) integrations, either fail to address inference costs or compromise accuracy and generalizability. To this end, we propose EcoLANG: Efficient and Effective Agent Communication Language Induction for Social Simulation. EcoLANG operates in two stages: (1) language evolution, where we filter synonymous words and optimize sentence-level rules through natural selection, and (2) language utilization, where agents in social simulations communicate using the evolved language. Experimental results demonstrate that EcoLANG reduces token consumption by over 20%, enhancing efficiency without sacrificing simulation accuracy.