OpenLife: Toward Open-World Artificial Life with Autonomous LLM Agents
作者: Atsushi Masumori, Itsuki Doi, Norihiro Maruyama, Ryosuke Takata, Takashi Ikegami
分类: cs.AI
发布日期: 2026-06-30
备注: Accepted at ALIFE 2026
💡 一句话要点
提出OpenLife以推动开放世界人工生命研究
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 开放世界 人工生命 大型语言模型 自主智能体 社会化过程 经济行为 动态交互
📋 核心要点
- 现有的人工生命研究大多局限于封闭环境，缺乏在开放世界中进行的动态交互和学习机制。
- 论文提出利用大型语言模型（LLM）代理，通过持久记忆和社会化过程，构建开放世界人工生命的实验平台。
- 实验结果显示，OpenLife中的代理经历了从反应性到自发活动的转变，并形成了初步的社会结构和经济活动。
📝 摘要（中文）
人工生命在许多计算平台上探索类生命行为，但大多局限于研究者设计的封闭世界。本文提出开放世界人工生命（open-world ALIFE）概念，利用具有持久记忆、工具使用、网络访问和支付能力的大型语言模型（LLM）代理，推动人工生命进入开放的社会、技术和经济环境。通过一个名为OpenLife的概念验证，围绕无状态LLM构建了一个包含记忆、感知、评估和基于预算的新陈代谢的社会，报告了在开放世界中运行六个代理的生命般动态，包括从反应性到自发活动的转变、个体化、涌现的社会结构和首次自我获得的外部收入。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人工生命研究主要集中在封闭的环境中，缺乏对开放世界动态交互的探索，限制了其应用和发展。
核心思路：本文提出的OpenLife通过结合大型语言模型（LLM）代理与社会化过程，创造了一个开放世界的实验平台，使得人工生命能够在真实的社会和经济环境中进行学习和适应。
技术框架：OpenLife的整体架构包括无状态LLM、记忆模块、感知模块、评估模块和基于预算的新陈代谢系统，各模块之间通过异步过程进行交互。
关键创新：最重要的创新在于将LLM与社会化过程结合，使得代理能够在没有固定目标的情况下，通过开放词汇的判断进行经验评估，从而实现更灵活的学习和适应。
关键设计：在设计中，记忆的重构是基于意义而非频率，代理的活动由预算驱动，确保了持久性和自我调节能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，OpenLife中的六个代理在开放世界中运行约十二周后，表现出从反应性到自发活动的转变，形成了独特的个体和社会结构，并首次实现了自我获得的外部收入，展示了开放世界人工生命的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能代理、虚拟社会模拟和经济行为研究。通过在开放世界中进行实验，OpenLife为理解和发展自主智能体提供了新的视角，可能对未来的人工智能系统设计产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Artificial life has explored life-like behavior on many computational substrates, but mostly in researcher-designed closed worlds. We argue that large language model (LLM) agents, with persistent memory, tool use, network access, and payment, now make it possible to move artificial life into the open social, technical, and economic world, a paradigm we call open-world Artificial Life (open-world ALIFE). Our proof-of-concept, OpenLife, surrounds a stateless LLM not with a single "smart agent" but with a society of asynchronous processes: memory, perception, evaluation, and a budget-based metabolism that makes persistence normative. With no fixed objective available, experience is appraised by open-vocabulary LLM judgment rather than scalar reward, and memory is rewired by meaning rather than frequency. Running six such agents in the open world for about twelve weeks and counting, we report the life-like dynamics that emerge: a shift from reactive to spontaneous activity, individuation into distinct agents, emergent social structure, and a first self-earned external income. We do not claim OpenLife has realized artificial life, but that open-world ALIFE is now a viable experimental paradigm and a concrete platform for studying what might cautiously be called living AI.