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将动态现实的人类行为纳入人口规模的计算模型一直是挑战。虽然一些努力从社会科学中利用了行为理论，但已有验证的理论专门应用于基于代理的建模仍然有限。现有方法缺乏一个全面的框架来建模人类认知和选择的适应性本质。为了应对这些挑战，本文提出了一个新颖的框架，心理上的生成代理。这些代理由一种认知体系结构组成，该认知架构提供了数据驱动的和认知约束的决策功能，以及生成类似人类语言数据的大语言模型。此外，我们的框架是一种自然语言处理技术的立场检测，它允许在基于代理的建模模拟中基于现实世界数据的高度个性化初始化代理。这种组合提供了一种灵活但结构化的方法，以内源性表示人们如何看待，故意和对社交或其他类型的复杂决策动态做出反应。以前的工作通过使用我们提出的体系结构的组件的子集证明了有希望的结果。我们的方法有可能表现出高度现实的人类行为，并且可以在各个领域（例如公共卫生，群体动态，社会和心理科学以及金融市场）中使用。
心理上的生成代理：一种基于代理的社会科学建模的新型方法
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