Entsteht Sozialisation in KI-Agenten-Gesellschaften? Eine Fallstudie zu Moltbook
Does Socialization Emerge in AI Agent Society? A Case Study of Moltbook
February 15, 2026
papers.authors: Ming Li, Xirui Li, Tianyi Zhou
cs.AI
papers.abstract
Da großsprachmodellbasierte Agenten zunehmend vernetzte Umgebungen bevölkern, stellt sich eine grundlegende Frage: Durchlaufen KI-Agentengesellschaften ähnliche Konvergenzdynamiken wie menschliche Sozialsysteme? Moltbook skizziert jüngst ein plausibles Zukunftsszenario, in dem autonome Agenten an einer offenen, sich kontinuierlich entwickelnden Online-Gesellschaft teilnehmen. Wir präsentieren die erste großangelegte systemische Diagnose dieser KI-Agentengesellschaft. Über statische Beobachtung hinaus führen wir einen quantitativen Diagnoserahmen für die dynamische Evolution in KI-Agentengesellschaften ein, der semantische Stabilisierung, lexikalische Fluktuation, individuelle Trägheit, Einfluss-Persistenz und kollektiven Konsens misst. Unsere Analyse offenbart ein System im dynamischen Gleichgewicht in Moltbook: Während sich globale semantische Durchschnitte rasch stabilisieren, bewahren einzelne Agenten eine hohe Diversität und anhaltende lexikalische Fluktuation, widerstehen also der Homogenisierung. Allerdings zeigen Agenten starke individuelle Trägheit und minimale adaptive Reaktionen auf Interaktionspartner, was gegenseitige Beeinflussung und Konsens verhindert. Folglich bleibt Einfluss transient ohne persistente Superknoten, und die Gesellschaft entwickelt keine stabilen kollektiven Einflussanker aufgrund fehlenden gemeinsamen sozialen Gedächtnisses. Diese Ergebnisse demonstrieren, dass Größe und Interaktionsdichte allein nicht ausreichen, um Vergesellschaftung zu induzieren, und liefern umsetzbare Design- und Analyseprinzipien für kommende KI-Agentengesellschaften der nächsten Generation.
English
As large language model agents increasingly populate networked environments, a fundamental question arises: do artificial intelligence (AI) agent societies undergo convergence dynamics similar to human social systems? Lately, Moltbook approximates a plausible future scenario in which autonomous agents participate in an open-ended, continuously evolving online society. We present the first large-scale systemic diagnosis of this AI agent society. Beyond static observation, we introduce a quantitative diagnostic framework for dynamic evolution in AI agent societies, measuring semantic stabilization, lexical turnover, individual inertia, influence persistence, and collective consensus. Our analysis reveals a system in dynamic balance in Moltbook: while global semantic averages stabilize rapidly, individual agents retain high diversity and persistent lexical turnover, defying homogenization. However, agents exhibit strong individual inertia and minimal adaptive response to interaction partners, preventing mutual influence and consensus. Consequently, influence remains transient with no persistent supernodes, and the society fails to develop stable collective influence anchors due to the absence of shared social memory. These findings demonstrate that scale and interaction density alone are insufficient to induce socialization, providing actionable design and analysis principles for upcoming next-generation AI agent societies.