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今天的这篇的主题是：
Agentopia: Long-Term Life Simulation and Learning in Agent Societies
Summary
人类从社会生活中进行学习。利用大语言模型（LLM）驱动的 Agent 来模拟这一过程是一个很有前景的研究方向，由此也衍生出一个自然的问题：LLM 能否从这种模拟的社会经验中学习，从而更好地理解和复刻人类行为？然而，以往的 Agent 社会模拟通常局限在“天”的量级，限制了社会交互的深度与长期成长。
在本文中，我们针对 Agent 社会中的长期生活模拟与 LLM 学习展开研究，旨在实现两个目标：（1）探索终身模拟中涌现出的社会行为；（2）通过数年的模拟社会经验，培养 LLM 的拟人化能力，特别是其在社会生活中的智能水平。
具体而言，我们提出了 Agentopia，这是一个用于多 Agent 社会长期生活模拟的综合框架。在该框架中，100 个 Agent 在 10 个模拟年里自主追求个人成长、建立社会关系，并满足自身的需求与目标。我们定义了用来镜像人类幸福感（well-being）的“生活奖励”（life reward），并利用该奖励通过拒绝采样（rejection sampling）来训练 LLM。
大量实验表明，Agent 表现出了丰富且涌现出的社会行为。此外，基于生活奖励的训练有效提升了底座 LLM 的能力，这不仅改善了 Agent 在模拟中的幸福感，还泛化到了下游的角色扮演基准测试中，带来了 +15.6% 的性能提升。
原文链接：arxiv.org
