物理的、社会的、またはデジタル空間に基づいた行動を用いた生成エージェントベースモデリング（Concordiaを使用）

要旨

エージェントベースモデリングは数十年にわたり存在し、社会科学や自然科学の幅広い分野で応用されてきました。この研究手法の範囲は、大規模言語モデル（LLM）が提供する新たな可能性を取り込むことで、劇的に拡大しようとしています。生成的エージェントベースモデル（GABM）は、単にエージェントが互いに会話する従来のエージェントベースモデル（ABM）ではありません。むしろ、GABMはLLMを使用して状況に常識を適用し、「合理的に」行動し、一般的な意味的知識を想起し、アプリなどのデジタル技術を制御するためのAPI呼び出しを生成し、シミュレーション内および外部から観察する研究者との間でコミュニケーションを行います。ここでは、GABMの構築と操作を容易にするライブラリ「Concordia」を紹介します。Concordiaは、物理的またはデジタル的に基盤を置いた環境の言語媒介シミュレーションを簡単に構築できるようにします。Concordiaのエージェントは、LLM呼び出しと連想記憶検索という2つの基本的な操作を仲介する柔軟なコンポーネントシステムを使用して行動を生成します。テーブルトークRPGにインスパイアされた「ゲームマスター（GM）」と呼ばれる特別なエージェントが、エージェントが相互作用する環境をシミュレートする役割を担います。エージェントは、自然言語で何をしたいかを記述することで行動を起こします。GMはその行動を適切な実装に変換します。物理的な世界をシミュレートする場合、GMはエージェントの行動の物理的な妥当性をチェックし、その効果を記述します。アプリやサービスなどの技術をシミュレートするデジタル環境では、GMは外部ツール（例えば、BardやChatGPTなどの汎用AIアシスタント、カレンダー、メール、検索などのデジタルアプリ）と統合するためのAPI呼び出しを処理する場合があります。Concordiaは、科学研究や実際のデジタルサービスのパフォーマンス評価のためにユーザーをシミュレートしたり、合成データを生成したりする幅広いアプリケーションをサポートするように設計されています。

English

Agent-based modeling has been around for decades, and applied widely across the social and natural sciences. The scope of this research method is now poised to grow dramatically as it absorbs the new affordances provided by Large Language Models (LLM)s. Generative Agent-Based Models (GABM) are not just classic Agent-Based Models (ABM)s where the agents talk to one another. Rather, GABMs are constructed using an LLM to apply common sense to situations, act "reasonably", recall common semantic knowledge, produce API calls to control digital technologies like apps, and communicate both within the simulation and to researchers viewing it from the outside. Here we present Concordia, a library to facilitate constructing and working with GABMs. Concordia makes it easy to construct language-mediated simulations of physically- or digitally-grounded environments. Concordia agents produce their behavior using a flexible component system which mediates between two fundamental operations: LLM calls and associative memory retrieval. A special agent called the Game Master (GM), which was inspired by tabletop role-playing games, is responsible for simulating the environment where the agents interact. Agents take actions by describing what they want to do in natural language. The GM then translates their actions into appropriate implementations. In a simulated physical world, the GM checks the physical plausibility of agent actions and describes their effects. In digital environments simulating technologies such as apps and services, the GM may handle API calls to integrate with external tools such as general AI assistants (e.g., Bard, ChatGPT), and digital apps (e.g., Calendar, Email, Search, etc.). Concordia was designed to support a wide array of applications both in scientific research and for evaluating performance of real digital services by simulating users and/or generating synthetic data.

物理的、社会的、またはデジタル空間に基づいた行動を用いた生成エージェントベースモデリング（Concordiaを使用）

Generative agent-based modeling with actions grounded in physical, social, or digital space using Concordia

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