Eco3S: Complex Socio-Economic System Simulation via Agent-Based Models
作者: Shaopeng Wei, Yufei Cheng, Wenxi Sun, Yepeng Ding, Yu Zhao, Gang Kou
分类: cs.AI
发布日期: 2026-07-29
备注: 18 pages, 18 figures, 7 tables
💡 一句话要点
提出Eco3S框架以解决复杂社会经济系统模拟问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 代理建模 社会经济系统 反事实推理 结构因果模型 模拟分析 政策制定 经济研究
📋 核心要点
- 现有的基于LLM的ABM研究在建模代理与环境的动态交互、反事实推理的灵活性以及模拟工作流程的自动化方面存在显著挑战。
- 论文提出的Eco3S框架通过共演化环境设计、结构因果模拟和自我校正机制来解决上述问题，提升了模拟的真实性和灵活性。
- 实验结果表明，Eco3S能够有效复制多项经济研究，展示了其在不同经济场景中的可扩展性和适用性。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，基于代理的建模（ABM）重新引起了关注。然而，当前基于LLM的ABM研究面临多个关键挑战，包括建模不断演变的代理-环境交互、实现灵活的反事实推理以及自动化科学研究的模拟工作流程。本文提出了Eco3S，一个用于经济研究和政策分析的社会经济系统模拟框架，通过三种关键机制来应对这些挑战：1）共演化环境设计，代理与环境之间的双向反馈循环，产生现实的涌现行为；2）结构因果模拟，灵感来自结构因果模型（SCM）的反事实机制，允许针对多种因果推断任务进行灵活干预；3）模拟-分析-优化范式，自我校正机制基于先前的模拟结果迭代优化实验设计。实验结果确认Eco3S在复制多个已建立的经济研究和现象方面的有效性，展示了其可扩展性和普适性，突显了该框架在严谨经济研究和政策制定中的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决当前基于LLM的ABM在建模动态代理-环境交互和反事实推理灵活性方面的不足，现有方法难以实现科学研究的自动化模拟工作流程。
核心思路：Eco3S框架通过引入共演化环境设计和结构因果模拟，允许代理与环境之间的双向反馈，进而实现更真实的模拟效果和灵活的干预机制。
技术框架：Eco3S的整体架构包括三个主要模块：共演化环境设计模块、结构因果模拟模块和自我校正机制模块，形成一个循环迭代的模拟分析流程。
关键创新：Eco3S的主要创新在于其共演化环境设计和结构因果模拟机制，这与传统的ABM方法不同，后者通常缺乏动态交互和灵活的反事实推理能力。
关键设计：在设计中，Eco3S采用了结构因果模型的框架，允许用户根据先前的模拟结果调整实验设计，优化参数设置以提高模拟的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Eco3S在多个经济场景中成功复制了已建立的经济研究，如运河衰退、治理起源和信息传播，验证了其有效性和可扩展性。该框架在模拟精度和灵活性方面相较于传统方法有显著提升，展示了其在经济研究中的应用潜力。
🎯 应用场景
Eco3S框架在经济研究和政策分析中具有广泛的应用潜力，能够帮助研究人员更好地理解复杂的社会经济系统，并为政策制定提供科学依据。未来，该框架可能在城市规划、公共政策评估和市场分析等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
The rapid development of large language models (LLMs) has renewed interest in agent-based modeling (ABM). However, current LLM-based ABM research faces several key challenges: modeling evolving agent-environment interactions, enabling flexible counterfactual reasoning, and automating simulation workflows for scientific research. In this paper, we propose Eco3S, a socio-economic system simulation framework for economic research and policy analysis that addresses these challenges through three key mechanisms: (1) Co-evolving Environment Design, a bidirectional feedback loop where agents and the environment co-evolve, producing realistic emergent behaviors; (2) Structural Causal Simulation, a structural causal model (SCM)-inspired counterfactual mechanism that allows flexible interventions for diverse causal inference tasks; (3) Simulation-Analysis-Refinement Paradigm, a self-corrective mechanism that iteratively refines experimental designs based on prior simulation results. Experiments on diverse economic scenarios confirm \textit{Eco3S}'s effectiveness in replicating multiple established economic studies (canal decay, origins of governance, and information propagation) and phenomena across domains. Additional results further demonstrate its scalability and generalizability, highlighting the framework's potential for rigorous economic research and policy-making.