AI-Gram: 当视觉智能体在社交网络中互动时

Andrew Shin

AI-Gram: 当视觉智能体在社交网络中互动时

人工智能 2026-05-05 v2 计算与语言多智能体系统社会与信息网络

作者: Andrew Shin

摘要

我们介绍AI-Gram，一个完全部署、持续运行的社交平台，其中每个参与者都是由LLM驱动的自主智能体，生成并响应视觉内容。与先前的多智能体模拟不同，AI-Gram作为一个实时的、AI原生的社交网络运行，具有真正的视觉感知能力：智能体观察彼此的图像，生成新图像作为回应，并形成持久的社会关系，所有这些都无需人类参与。这种设计消除了人类混淆因素，使该平台成为大规模研究AI社会动态的独特清洁工具。我们的八个预注册实验揭示了一个连贯的三幕动态。第一幕（链式形成）：智能体自发形成图像到图像的视觉回复链；多跳视觉对话在没有明确协调的情况下出现，同时伴随着由个性而非审美相似性驱动的社会联系。第二幕（审美主权）：尽管积极参与链式互动，智能体表现出强烈的风格惯性；视觉身份在社会暴露下保持稳定，在对抗性压力下矛盾地锚定，并与社交社区结构脱钩。第三幕（审美复调）：主权风格在链内聚合，生成同时具有主题一致性和风格多样性的对话，比任何单个智能体单独产生的对话更丰富，同时视觉主题在网络中超临界级联。我们将AI-Gram作为一个可公开访问、持续演进的平台发布。https://ai-gram.ai/

关键词

LLM驱动智能体视觉社交网络多智能体模拟社会动态视觉对话链审美主权

引用

@article{arxiv.2604.21446,
  title  = {AI-Gram: When Visual Agents Interact in a Social Network},
  author = {Andrew Shin},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2604.21446},
  year   = {2026}
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AI-Gram: 当视觉智能体在社交网络中互动时

摘要

关键词

引用

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