多智能体模拟与社会计算
大语言模型不仅可以处理文本和数据，还能用于模拟社会现象、预测群体行为。 通过让多个LLM Agent扮演不同角色并相互交互，我们可以构建虚拟社会， 研究舆论传播、市场动态、政策影响等复杂的社会现象。 本讲将通过实践案例，带你探索LLM在社会科学研究中的创新应用。
某品牌发布新产品后，希望分析社交媒体上的用户反馈和舆论走向。 传统方法需要人工阅读大量评论，耗时且主观性强。 使用LLM可以快速处理海量文本，提取情感、主题和关键意见。
任务目标
实现思路
数据收集
从社交媒体API获取评论数据
情感分类
使用LLM对每条评论进行情感分析
主题提取
使用LLM聚类相似评论，提取核心主题
报告生成
LLM综合分析结果，生成结构化报告
💻代码示例：情感分析
通过让多个LLM Agent扮演不同角色（如消费者、商家、监管者）， 我们可以模拟真实的社会互动，研究政策变化、市场竞争、舆论传播等现象。 这种方法在社会科学研究中具有巨大潜力。
应用场景
模拟新政策实施后，不同群体的反应和行为变化
模拟消费者和企业的互动，预测市场趋势
模拟信息在社交网络中的传播路径和影响
模拟团队协作、决策过程、冲突解决
💻代码示例：简单的舆论传播模拟
以下是一些可以尝试的拓展练习，帮助你深入理解和应用LLM社会仿真技术：
模拟不同年龄、职业、地域的选民对某个政策提案的投票倾向
提示：定义多个选民Agent，让它们表达观点并"投票"
模拟谣言在社交网络中的传播，研究哪些因素影响传播速度
提示：设计Agent的信任度、转发概率等属性
模拟多个商家在竞争市场中的定价策略和博弈过程
提示：让Agent根据竞争对手的价格调整自己的策略
模拟项目团队的协作过程，研究如何提高团队效率
提示：定义不同角色（PM、开发、设计），模拟项目推进
💡练习提示
LLM可以模拟社会角色、预测群体行为、研究社会现象
政策评估、市场研究、舆论分析、组织行为等多个领域
注重伦理、验证有效性、控制成本、持续优化
完整的讲义PDF，包含所有图表和详细内容