導語

當前人工智能領域正在經歷一場從“機械執行”到“自主認知”的深刻范式變革，這場變革正在從根本上重塑我們對智能系統的理解、設計和應用方式。隨著大模型技術的突破性發展及其在復雜系統建模中的廣泛應用，多智能體系統（Multi-Agent Systems, MAS）的研究正經歷著前所未有的轉型——從傳統的基于固定規則的建模（Agent-Based Modeling, ABM）向由LLM驅動的、具備自主認知能力的智能體范式演進。這一轉變不僅帶來了技術架構的根本性革命，使智能體具備了類人的推理能力、動態適應能力和復雜社交能力，更開創了復雜系統研究的新紀元。

大模型賦能的智能體展現出三大革命性特征：認知深度（能夠進行類人的推理和決策，甚至展現出記憶、學習和個性特征）、動態交互（基于自然語言的自主協商和社交行為）以及涌現行為（微觀交互產生更復雜的宏觀社會現象）。這些特性使得我們可以構建前所未有的"高保真社會模擬器"，為理解經濟、社會、管理、軍事等復雜系統提供了全新視角。

因此，集智俱樂部聯合山東工商學院副教授高德華、天津大學教授薛霄、北京師范大學教授張江、國防科技大學博士研究生曾利共同發起。

歡迎報名集智俱樂部組織策劃的大模型時代的Agent建模與仿真讀書會，加入社區，組隊報名第三屆城市科學大會特別設立 Urban Cup 2025 智能體挑戰賽！

2025

Urban Cup

智能體挑戰賽

01

賽事背景

城市，作為典型的復雜自適應系統，涵蓋了物理空間、基礎設施、社會經濟、生態環境與人類行為等多重要素之間的高度耦合與動態互動。其非線性、自組織與持續演化的特性，令城市系統的建模、預測與干預面臨前所未有的挑戰。在智慧城市建設不斷推進的背景下，城市大數據感知能力（如通感一體網絡、智能終端、遙感影像）與人工智能技術的突破性進展，為理解和重塑城市運行機制提供了全新契機。

當前，一個核心難題是：如何將多源異構、高頻動態的城市數據，轉化為對人–機–環境系統深層機制的建模能力與有效的決策支持？大語言模型驅動的智能體技術為這一目標的實現帶來了新的可能。類人智能體具備語言理解、邏輯推理與情境響應等認知能力，有望突破傳統規則驅動模擬在表達復雜行為模式方面的局限，在多主體交互、突發事件響應、個體行為預測等關鍵城市場景中發揮重要作用。

為探索生成式人工智能在城市復雜系統建模中的新范式，第三屆城市科學大會特別設立 Urban Cup 2025 智能體挑戰賽，以“構建大模型智能體，賦能城市智能”為核心主題，鼓勵參賽者圍繞城市居民訪問行為預測、日常移動軌跡模擬與災害情境下的行為仿真等典型問題，基于大語言模型技術設計智能體，挖掘其在城市系統建模、行為模擬與公共治理中的創新潛力。

本次大賽將于 2025 年 7 月 15 日正式啟動，分為兩個階段：（1）線上初賽將于 2025 年 7 月 15 日至 8 月 1 日舉行；（2）線下決賽將于 2025 年 8 月 22 日至 24 日，在印度尼西亞巴厘島舉辦的第三屆城市科學大會期間進行(https://fi.ee.tsinghua.edu.cn/RSUSHD2025/)。第一階段入圍隊伍將獲邀在城市科學大會現場參加線下決賽，并獲得在會議上進行成果展示、由城市科學與計算領域頂級國際學者現場評審的機會，優勝隊伍將獲得最高20000元獎金與榮譽證書。

本次大賽依托 AgentSociety 智能體社會模擬平臺展開。該平臺由清華大學電子系城市科學與計算中心聯合智能社會治理研究院、公共管理學院、社會科學學院等多學科團隊共同研發，旨在構建融合大語言模型與社會系統建模能力的“類人智能體”實驗環境。平臺配備在線可視化實驗設計功能，使社會科學家與政策制定者在無需編程的前提下，便可高效構建復雜實驗，專注于機制探索、理論驗證與制度推演，為智能社會治理與前瞻性政策制定提供全新工具支持。

賽事平臺

02

賽題介紹

大賽共分為兩個階段：第一階段為智能體挑戰賽公開賽，設置三個賽道（城市地點訪問行為預測與建模、城市居民日常出行軌跡模擬、城市災害下的行為仿真）；第二階段為 Hackathon 決賽，將邀請各賽道中排名前列的隊伍參賽，并于城市科學大會期間（8月22-24日）舉辦。

第一階段

賽事平臺與賽題詳情請見:

https://agentsociety-benchmark.fiblab.net

賽道1

城市地點訪問行為預測與建模

賽道1在 The Web Conference 2025 國際大會AgentSociety挑戰賽基礎上 (https://tsinghua-fib-lab.github.io/AgentSocietyChallenge)，要求參賽者構建基于大模型智能體的用戶地點訪問行為預測方法，預測城市居民面對一組候選目標地點的用戶興趣與選擇行為，并生成對特定目標的評論內容。該賽道以Yelp評論數據集為基礎，通過充分運用LLM推薦技術，旨在評估模型對居民偏好與表達行為的模擬能力。

賽道2

城市居民日常移動軌跡模擬

賽道2關注城市居民在城市情境下的居民日常城市移動行為。參賽者需要設計一名移動生成智能體，在給定城市居民基礎屬性與行為前提下，生成其移動軌跡。本賽道基于北京市真實數據展開，目標是推動 LLM 智能體在大規模、高保真城市移動模擬中的應用進展。

賽道3

城市災害下的行為仿真

賽道3聚焦氣候異常大背景下的人類行為仿真，參賽者需要設計出一名城市居民智能體，生成在颶風Dorian期間的移動行為，該賽道基于SafeGraph移動數據展開，驗證 LLM 智能體在災害模擬與個體行為生成中的有效性。

第二階段

第二階段比賽為Hackathon 決賽，入圍隊伍將在城市科學大會期間完成智能體與城市計算交叉創新研究開發任務。各隊需于大會最后一天進行簡短的方案展示，并接受現場評審，獲得該領域國際學者點評。具體要求將在比賽開始時統一公布。

03

賽事平臺

大型社會模擬器

AgentSociety是由清華大學電子系城市科學與計算中心研究團隊，聯合清華大學智能社會治理研究院、公共管理學院、社會科學學院等跨學科團隊共同開發的大型社會模擬器。平臺結合大型語言模型驅動的生成性智能體、真實社會環境和大規模模擬引擎，能夠模擬大規模智能體的復雜社會動態。

平臺支持在線網頁端操作，并具備可視化的智能體與實驗設計功能，讓社會科學家與政策制定者無需編程也能快速構建實驗，專注于研究設計與社會洞察。技術為人所用，知識因人而生。智能體不應取代人的思考，而應成為思想的放大器、創新的加速器。

01

大模型驅動的“社會人”智能體

基于社會學和心理學理論，構建具有 “類人心智”的社會人智能體，賦予其情感、需求、動機與認知能力，并在這些心智驅動下進行復雜社會行為，如移動、就業、消費、社交互動等。

02

真實城市社會環境

精準模擬社會人賴以生存的城市空間，重現交通、基礎設施和公共資源，使智能體能在真實環境約束下交互，形成逼真的社會生態。

03

大規模社會模擬引擎

采用同步模擬架構與Ray分布式計算框架，結合智能體分組和 Redis高并發通信，實現高效、可擴展的智能體交互與社會行為模擬。

04

智能社會科學研究與治理工具箱

全面支持實驗、訪談、問卷調查等一系列社會學研究方法，提供多種自動化數據分析工具，從定性研究到定量分析全面助力社會科學研究的深入開展。

下載與使用

AgentSociety平臺提供兩種部署方式：線下部署支持個性化設計智能體，線上平臺作為輔助工具，用戶可以通過簡單配置，無需編程即可輕松參與賽事。

線上平臺：

agentsociety-benchmark.fiblab.net

離線部署：

https://github.com/tsinghua-fib-lab/agentsociety/

官方文檔：

https://agentsociety.readthedocs.io/en/latest/

Benchmark工具：

https://github.com/tsinghua-fib-lab/AgentSociety/tree/main/packages/agentsociety-benchmark

線上平臺

離線部署

04

賽事安排

賽事獎項

獎項

名額

獎項內容

一等獎

1隊

20000元獎金/隊

+ 榮譽證書

二等獎

2隊

10000元獎金/隊

+ 榮譽證書

三等獎

3隊

5000元獎金/隊

+ 榮譽證書

報名要求

參賽要求：每隊最多5人，也可單獨參賽

報名鏈接：https://wj.qq.com/s2/23155107/jnhw/

第一階段賽事參與指南

1. 選擇賽道

• 參考賽事平臺上各賽道的詳細信息，選擇心儀的賽道。

2. 安裝AgentSociety-Benchmark工具

3. 智能體設計與測試

4. 基于AgentSociety-Benchmark工具生成推理結果

5. 賽事平臺提交結果，獲取分數

• 平臺注冊請以標準格式定義用戶名：“團隊名稱_組員代號”, 如“我全隊_老王”
  

• 比賽設有排行榜機制，助力隊伍提升排名

6. 作品提交

請參賽隊伍于2025年8月1日 23:59 前提交最終成果。

• 提交內容：Word / PDF 文檔（1-2頁，包含賽道號、團隊名稱、隊員信息、智能體設計思路）及代碼，并打包為一個 ZIP 文件。

• 上傳 ZIP 文件至“Urban Cup 2025 作品提交”線上云盤：https://cloud.tsinghua.edu.cn/u/d/a8e840ec07bb4991864f/。

• ZIP文件命名格式為：“賽道號_團隊名稱_作品名稱”，例如“1_測試團隊_某研究報告”。請盡量避免多次提交；如需提交多個版本，請標明版本號（例如“_v2”）。

• 若無法通過線上云盤提交，也可將作品發送至郵箱：fiblab-tsinghua@hotmail.com。郵件標題格式為：“UrbanCup2025+賽道號+團隊名稱+作品名稱“；郵件正文請注明參賽人員信息及所在學校/機構。

賽事安排

1. 比賽發布：2025年7月15日

2. 第一階段比賽時間：2025年7月15日 - 2025年8月1日

3. 第二階段入圍通知：2025年8月2日

4. 第二階段比賽時間（城市科學大會期間）：2025年8月22日 - 2025年8月24日

5. 賽事頒獎：2025年8月24日

歡迎踴躍參賽！

賽事交流群

參賽報名

「大模型時代下的Agent建模與仿真」讀書會

集智俱樂部聯合山東工商學院副教授高德華、天津大學教授薛霄、北京師范大學教授張江、國防科技大學博士研究生曾利共同發起。讀書會自2025年7月8日開始，每周二晚上7:30-9:30進行，預計持續分享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、共創、共建、共享「大模型時代下的Agent建模與仿真」社區，共同暢想大模型時代人工社會的未來圖景！

核心問題

Agent建模與仿真是什么，核心技術發生了怎樣的演變？

大模型時代，Agent建模與仿真會給復雜系統理論帶來哪些突破？

大模型如何賦能Agent實現自主思考與動態適應？

大模型驅動的Agent交互會涌現出什么新型的社會現象？

Agent建模與仿真如何改變金融、心理、管理、軍事等領域的研究范式？

你將收獲

梳理Agent建模與仿真的歷史發展脈絡與方法論；

掌握一套理解、分析、控制、預測復雜系統的計算實驗框架；

掌握基于多主體強化學習的復雜系統優化方法；

領略領域前沿學者的研究體系與科研路徑。

詳情請見：