導(dǎo)語

集智俱樂部聯(lián)合山東工商學(xué)院副教授高德華、天津大學(xué)教授薛霄、北京師范大學(xué)教授張江、國防科技大學(xué)博士研究生曾利共同發(fā)起。讀書會(huì)自2025年7月8日開始，每周二晚上7:30-9:30進(jìn)行，預(yù)計(jì)持續(xù)分享8周左右。掃碼加入Agent建模與仿真的前沿探索之旅，一起共學(xué)、共創(chuàng)、共建、共享「大模型時(shí)代下的Agent建模與仿真」社區(qū)，共同暢想大模型時(shí)代人工社會(huì)的未來圖景！

本周作為讀書會(huì)的第一期分享，高德華老師將圍繞“Agent建模與仿真是什么，核心技術(shù)發(fā)生了怎樣的演變？”這一核心問題帶我們梳理Agent建模與仿真的歷史發(fā)展脈絡(luò)與方法論。也邀請(qǐng)你加入讀書會(huì)的討論，與我們一起展望大語言模型時(shí)代，Agent建模與仿真的未來！

分享簡介

Agent建模與仿真方法，也稱為基于Agent的建模（Agent-based modeling, ABM），遵循“自底向上”（bottom-up）的建模邏輯，為探索和揭示社會(huì)復(fù)雜系統(tǒng)從微觀個(gè)體互動(dòng)到宏觀行為現(xiàn)象的涌現(xiàn)機(jī)制提供了一種較具洞察力的思維范式及科學(xué)方法論。本次分享內(nèi)容在簡要梳理Agent建模與仿真發(fā)展脈絡(luò)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)圍繞其“是什么（What）” “有什么用（Why）” 和 “怎么用（How）” 這三個(gè)核心問題，來闡述其思想原理和獨(dú)特應(yīng)用價(jià)值、梳理關(guān)鍵應(yīng)用要點(diǎn)。最后，結(jié)合當(dāng)前大語言模型時(shí)代背景，探討Agent建模與仿真面臨的挑戰(zhàn)及未來趨勢。

分享大綱

• ABM 歷史回顧

• ABM 是什么？

• ABM 有什么用？

• ABM 怎么用？

• 大語言模型時(shí)代 ABM 面臨的挑戰(zhàn)及未來趨勢

核心術(shù)語

• 代理 / 主體 / 智能體（Agent）

• 多主體建模（Agent-based Modelling，ABM)

參考文獻(xiàn)

• An, L., Grimm, V., Sullivan, A., Turner?II, B. L., Malleson, N., et al. (2021). Challenges, tasks, and opportunities in modeling agent-based complex systems. Ecological Modelling, 457, 109685 文章探討了基于多主體建模（ABM）在復(fù)雜系統(tǒng)研究中面臨的挑戰(zhàn)、任務(wù)及機(jī)遇，為該領(lǐng)域的發(fā)展方向提供了系統(tǒng)性思考。

• Bonabeau, E. (2002). Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. Proceedings of the National Academy of Sciences, 99(suppl 3), 7280–7287 文章介紹了基于主體建模在模擬人類系統(tǒng)中的方法與技術(shù)，強(qiáng)調(diào)其在理解社會(huì)復(fù)雜行為中的應(yīng)用價(jià)值。

• Edmonds, B., Le Page, C., Bithell, M., Chattoe-Brown, E., Grimm, V., et al. (2019). Different modelling purposes. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 22(3), 6 文章分析了不同建模目的的差異，為研究者根據(jù)具體需求選擇和設(shè)計(jì)模型提供了理論框架。

• Collins, A., Koehler, M., & Lynch, C. (2024). Methods that support the validation of agent-based models: An overview and discussion. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 27(1), 11 文章綜述了支持 ABM 驗(yàn)證的方法，討論了模型有效性驗(yàn)證的關(guān)鍵技術(shù)與挑戰(zhàn)。

• Gao, C., Lan, X., Li, N., Yuan, Y., Ding, J., et al. (2024). Large language models empowered agent-based modeling and simulation: A survey and perspectives. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1) 文章探討大語言模型（LLMs）賦能 ABM 的研究現(xiàn)狀與未來方向，并分析其在復(fù)雜系統(tǒng)模擬中的應(yīng)用潛力

• Larooij, M., & T?rnberg, P. (2025). Do large language models solve the problems of agent-based modeling? A critical review of generative social simulations. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.03274文章批判性審視 LLMs 是否解決了 ABM 的固有問題，對(duì)生成式社會(huì)模擬的局限性與發(fā)展路徑進(jìn)行反思。

• Lu, Y., Aleta, A., Du, C., Shi, L., & Moreno, Y. (2024). LLMs and generative agent-based models for complex systems research. Physics of Life Reviews, 51 文章結(jié)合 LLMs 與生成式 ABM，探討其在復(fù)雜系統(tǒng)研究中的創(chuàng)新應(yīng)用及對(duì)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的推動(dòng)作用。

• Macal, C. M. (2016). Everything you need to know about agent-based modelling and simulation. Journal of Simulation, 10(2), 144–156. 文章全面介紹 ABM 的核心概念、方法及應(yīng)用場景，為初學(xué)者提供入門級(jí)的系統(tǒng)指南。

• Sun, Z., Lorscheid, I., Millington, J. D., Lauf, S., Magliocca, N. R., et al. (2016). Simple or complicated agent-based models? A complicated issue. Environmental Modelling & Software, 86, 文章討論 ABM 設(shè)計(jì)中 “簡單” 與 “復(fù)雜” 的權(quán)衡問題，分析模型復(fù)雜度對(duì)模擬結(jié)果的影響及實(shí)際應(yīng)用策略。

• Zhu, C., Cheng, Y., Zhang, J., Qiu, Y., Xia, S., et al. (2024). Generative Organizational Behavior Simulation using Large Language Model based Autonomous Agents: A Holacracy Perspective. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.11826文章從全員自治組織模式（Holacracy）視角出發(fā)，探索基于 LLMs 的自主主體在組織行為生成式模擬中的應(yīng)用

主講人介紹

高德華，山東工商學(xué)院管理科學(xué)與工程學(xué)院副教授，管理學(xué)博士，碩士生導(dǎo)師。中國仿真學(xué)會(huì)離散系統(tǒng)仿真專業(yè)委員會(huì)會(huì)員、歐洲組織研究學(xué)會(huì)（EGOS）會(huì)員、亞洲社會(huì)仿真學(xué)會(huì)（ASSA）創(chuàng)始會(huì)員兼副秘書長。以第一/通訊作者先后在《公共管理學(xué)報(bào)》、《系統(tǒng)科學(xué)學(xué)報(bào)》、《Computational and Mathematical Organization Theory》、《Journal of Artificial Societies and Social Simulation》等國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊和學(xué)術(shù)會(huì)議上公開發(fā)表論文30多篇，參與編撰《Oxford Handbook of Agent-based Computational Management Science》（2024）和《Cambridge Handbook of Routine Dynamics》（2021）兩部Handbook，主持完成山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目2項(xiàng)，參與國家自然科學(xué)基金和國家社會(huì)科學(xué)基金等多項(xiàng)科研課題。

研究方向：計(jì)算組織科學(xué)、復(fù)雜組織決策與智能管理、工業(yè)系統(tǒng)工程。

參與時(shí)間

2025年7月8日（周二）晚上19:30-21:30

報(bào)名加入社群交流

https://pattern.swarma.org/study_group_issue/921?from=wechat

掃碼參與，，加入社群，獲取系列讀書會(huì)永久回看權(quán)限，與社區(qū)的一線科研工作者溝通交流，共同大模型時(shí)代的未來人工社會(huì)圖景。

「大模型時(shí)代下的Agent建模與仿真」讀書會(huì)

集智俱樂部聯(lián)合山東工商學(xué)院副教授高德華、天津大學(xué)教授薛霄、北京師范大學(xué)教授張江、國防科技大學(xué)博士研究生曾利共同發(fā)起。讀書會(huì)自2025年7月8日開始，每周二晚上7:30-9:30進(jìn)行，預(yù)計(jì)持續(xù)分享8周左右。掃碼加入Agent建模與仿真的前沿探索之旅，一起共學(xué)、共創(chuàng)、共建、共享「大模型時(shí)代下的Agent建模與仿真」社區(qū)，共同暢想大模型時(shí)代人工社會(huì)的未來圖景！

核心問題

Agent建模與仿真是什么，核心技術(shù)發(fā)生了怎樣的演變？

大模型時(shí)代，Agent建模與仿真會(huì)給復(fù)雜系統(tǒng)理論帶來哪些突破？

大模型如何賦能Agent實(shí)現(xiàn)自主思考與動(dòng)態(tài)適應(yīng)？

大模型驅(qū)動(dòng)的Agent交互會(huì)涌現(xiàn)出什么新型的社會(huì)現(xiàn)象？

Agent建模與仿真如何改變金融、心理、管理、軍事等領(lǐng)域的研究范式？

你將收獲

梳理Agent建模與仿真的歷史發(fā)展脈絡(luò)與方法論；

掌握一套理解、分析、控制、預(yù)測復(fù)雜系統(tǒng)的計(jì)算實(shí)驗(yàn)框架；

掌握基于多主體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化方法；

領(lǐng)略領(lǐng)域前沿學(xué)者的研究體系與科研路徑。

詳情請(qǐng)見：