EcoLANG: Efficient and Effective Agent Communication Language Induction for Social Simulation

📄 arXiv: 2505.06904v1 📥 PDF

作者: Xinyi Mou, Chen Qian, Wei Liu, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2025-05-11

💡 一句话要点

提出EcoLANG以解决社交模拟中的高计算成本问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 社交模拟 语言模型 计算效率 代理通信 自然选择 语言演化 虚拟角色

📋 核心要点

  1. 现有社交模拟方法面临高时间和计算成本的挑战，且难以平衡推理效率与准确性。
  2. EcoLANG通过语言演化和语言利用两个阶段，优化代理间的通信效率，降低计算成本。
  3. 实验结果显示，EcoLANG在令牌消耗上减少超过20%，有效提升了模拟的效率与准确性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在角色扮演和复杂社交动态的复制方面表现出色。然而，尽管大规模社交模拟越来越受到关注，但仍面临高时间和计算成本的挑战。现有的解决方案，如分布式机制或混合代理模型（ABM）集成，往往无法有效降低推理成本，或在准确性和泛化能力上有所妥协。为此，本文提出了EcoLANG：高效且有效的代理通信语言引导方法。EcoLANG分为两个阶段：语言演化和语言利用。实验结果表明，EcoLANG将令牌消耗降低了超过20%，在不牺牲模拟准确性的前提下提高了效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决社交模拟中高时间和计算成本的问题。现有方法如分布式机制和混合代理模型在降低推理成本方面存在不足，且常常影响模拟的准确性和泛化能力。

核心思路：EcoLANG的核心思路是通过自然选择优化语言演化过程，进而提高代理间的通信效率。该方法通过过滤同义词和优化句子级规则，确保语言的有效性和适用性。

技术框架：EcoLANG的整体架构分为两个主要阶段：第一阶段是语言演化，涉及同义词过滤和句子规则优化；第二阶段是语言利用，代理在社交模拟中使用演化后的语言进行沟通。

关键创新：EcoLANG的主要创新在于其通过自然选择机制实现语言的演化，显著降低了令牌消耗，同时保持了模拟的准确性。这一方法与传统的语言模型训练方式有本质区别。

关键设计：在设计中，EcoLANG采用了特定的参数设置以优化语言演化过程，并设计了适应性强的损失函数以确保语言的有效性。此外，网络结构经过精心调整，以支持高效的语言利用阶段。

📊 实验亮点

实验结果表明，EcoLANG在令牌消耗上减少超过20%，显著提升了社交模拟的效率。与现有基线相比，该方法在保持模拟准确性的同时，优化了计算资源的使用，展现出良好的实用性和可扩展性。

🎯 应用场景

EcoLANG的研究成果在社交模拟、虚拟角色扮演和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提升代理间的沟通效率，该方法可以在游戏开发、社交网络分析和智能代理系统中发挥重要作用，推动相关领域的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated an impressive ability to role-play humans and replicate complex social dynamics. While large-scale social simulations are gaining increasing attention, they still face significant challenges, particularly regarding high time and computation costs. Existing solutions, such as distributed mechanisms or hybrid agent-based model (ABM) integrations, either fail to address inference costs or compromise accuracy and generalizability. To this end, we propose EcoLANG: Efficient and Effective Agent Communication Language Induction for Social Simulation. EcoLANG operates in two stages: (1) language evolution, where we filter synonymous words and optimize sentence-level rules through natural selection, and (2) language utilization, where agents in social simulations communicate using the evolved language. Experimental results demonstrate that EcoLANG reduces token consumption by over 20%, enhancing efficiency without sacrificing simulation accuracy.