YuLan-OneSim

YuLan-OneSim 是由中国人民大学高瓴人工智能学院研发的新一代大模型社会模拟平台，旨在通过大语言模型（LLM）技术构建真实、动态的社会模拟环境。平台突破传统社会模拟依赖人工规则的局限，以语言驱动为核心，支持十万级智能体的大规模并行模拟，覆盖经济学、社会学、政治学等八大领域，助力研究人员高效完成从场景构建到科研报告生成的全流程工作。

功能特点

1. 自动化场景构建
   • 用户通过自然语言描述模拟需求，系统自动生成可执行的代码，大幅降低编程门槛。
2. 大规模智能体模拟
   • 支持同时模拟十万个智能体，满足复杂社会系统的建模需求。
3. 内置AI社会研究员
   • 用户输入研究问题后，AI自动完成场景构建、模拟执行、结果分析和报告生成，实现科研闭环。
4. 丰富的默认场景库
   • 内置50个模拟场景，覆盖8大社会科学领域，支持直接运行或自定义扩展。
5. 高并发与可视化监控
   • 基于响应式框架和分布式架构，支持高并发执行，并提供强大的可视化监控能力。

优缺点

优点：

1. 效率显著提升
   • 自动化场景生成和科研闭环功能大幅缩短研究周期，降低人力成本。
2. 支持大规模模拟
   • 十万级智能体模拟能力使其适用于复杂社会系统的研究。
3. 跨学科适配性强
   • 覆盖多领域的默认场景库和灵活的自定义功能，满足不同学科的研究需求。

缺点：

1. 技术门槛较高
   • 需具备一定的技术背景，普通用户上手难度较大。
2. 依赖高质量数据
   • 模拟结果的准确性高度依赖于输入数据的质量和完整性。
3. 计算资源消耗大
   • 大规模模拟对硬件资源要求较高，可能增加使用成本。

主要应用场景

1. 社会科学研究
   • 用于经济学、社会学、政治学等领域的理论验证和假设检验。
2. 政策模拟与评估
   • 模拟不同政策对社会的影响，为政策制定提供参考。
3. 公共安全与应急管理
   • 模拟人群疏散、灾害响应等场景，优化应急预案。
4. 智慧城市与交通规划
   • 模拟城市运行、交通流量等，辅助城市规划与管理。

如何使用它

1. 环境部署
   • 克隆项目仓库并安装依赖：
2. 配置与启动
   • 修改配置文件，设置模拟参数（如智能体数量、模拟时长等）。
   • 启动服务：
3. 交互与模拟
   • 通过Web界面或API输入自然语言描述，启动模拟任务。
   • 监控模拟进度，查看可视化结果和生成的科研报告。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/RUC-GSAI/YuLan-OneSim
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.07581

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