LifeSim ： 复旦与上海创智学院推出的长程用户生活模拟框架

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主要介绍

LifeSim是由复旦大学与上海创智学院联合推出的全球首个长程用户生活模拟框架，旨在解决现有个性化助手评测基准与真实用户交互场景脱节的问题。该框架通过模拟用户内部认知过程与外部物理环境，生成连贯的生活轨迹、事件序列与多轮交互行为，为个性化助手的评测提供一个更真实的环境。

功能特点

• 用户画像构建：支持百万级用户画像池，每个画像包含人口统计学属性、基于大五人格的特质及长期偏好。
• BDI认知引擎：基于信念-愿望-意图（Belief-Desire-Intention）模型，模拟用户内部认知过程，生成合理意图。
• 事件引擎：以真实出行轨迹为基础，融入时间、地点等环境因素，生成连贯生活事件。
• 用户行为引擎：模拟多轮交互表现，综合考虑记忆、情绪与行为选择，生成兼具画像一致性、上下文相关性与自然度的回复。
• LifeSim-Eval评测体系：构建120个用户、1200个评测场景，覆盖8个常见生活领域，支持单场景与长时程两种评测模式。

优缺点

• 优点：
  • 更真实地模拟用户生活场景，提高评测的准确性和可靠性。
  • 支持长期个性化交互评测，更贴近真实应用场景。
  • 提供丰富的用户画像和场景数据，支持多样化的评测需求。
• 缺点：
  • 作为模拟框架，可能无法完全覆盖所有真实用户交互场景。
  • 对计算资源要求较高，可能需要较高的硬件配置。

如何使用

• 访问官网：用户可通过访问LifeSim的官方网站（如http://fudan-disc.com/lifesim/）使用可视化界面。
• 预设演示：选择系统内置用户，在地图时间轴上点击任意生活节点，查看当时场景并与模拟用户对话。
• 实时生成：自定义年龄、职业、人格特质等画像，观看BDI引擎实时生成生活事件并交互。

框架技术原理

LifeSim基于BDI认知模型，同时建模用户内部认知状态（信念、愿望、意图）与外部环境（时间、地点、天气），生成连贯的生活轨迹和多轮交互。通过信念引擎整合长期用户画像与短期情境认知，愿望引擎从需求库检索候选意图，事件引擎基于逻辑函数控制事件触发概率，行为引擎通过记忆感知、情绪推理和行动选择生成用户响应。

创新点

• 长程生活轨迹模拟：突破现有静态、短上下文评测局限，首次实现跨天/周级的长程生活轨迹模拟。
• BDI认知架构深度建模：基于信念-愿望-意图心理学模型，系统模拟用户“如何想”（认知状态），生成具备一致人格的合理行为链。
• 显隐性意图双重考验：通过隐性意图（需结合天气、地点、历史偏好推断）暴露当前LLM在长期用户理解上的性能缺口。
• 物理-认知双环境融合：将真实地理轨迹、时间天气等物理约束与动态心理情绪、记忆遗忘等认知机制结合，生成事件具备现实合理性。

评估标准

LifeSim-Eval通过以下核心指标评估模型能力：

• 意图识别：区分显性意图（直接需求）与隐性意图（需结合画像与场景推断）。
• 意图完成度：衡量模型满足用户需求的程度。
• 偏好重建：评估模型对用户长期偏好的重建能力。
• 画像对齐：确保回复符合用户画像并保持一致性。
• 回复自然度与连贯性：评价对话内容的流畅性和合理性。

应用领域

• 个性化助手评测：为GPT-4o、Claude、DeepSeek等模型提供标准化“长程个性化”考场。
• 合成数据生成：基于百万级模拟用户生成大规模、多样化的长期交互对话数据，用于微调个性化助手或强化学习训练。
• 智能客服与伴侣AI预训练：在虚拟环境中模拟极端或罕见场景，测试客服系统的情感支持能力与长期上下文一致性。
• 人机交互学术研究：为认知科学、社会心理学提供可控实验平台，研究不同人格特质对AI助手接受度与信任建立的影响。
• 个性化推荐算法验证：在饮食、健身、育儿等领域验证推荐系统能否结合用户长期偏好与实时情境做出动态调整。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/dfy37/lifesim
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/abs/2603.12152
• 在线体验Demo：http://fudan-disc.com/lifesim/