BattleAgent：用于补充历史分析的历史战役多模态动态仿真

本文提出了 BattleAgent——一种结合大型视觉-语言模型和多agent 系统的仿真系统。该新型系统旨在模拟多个agent 以及agent 与环境之间在时间段内的复杂动态相互作用。它仿真了指挥官的决策过程以及普通参与者（如士兵）的视角。该仿真展示了当前agent 的能力，特点是agent 与景观之间细粒度的多模态相互作用。它开发了可满足特定情境需求的可定制agent 结构，例如各种与战役相关的活动，如侦察和掘坑。这些组件协同工作，以生动且全面的方式再现历史事件，提供来自不同视角的个体想法和情感的洞见。BattleAgent 的技术基础为历史战役建立了详尽且沉浸式的设置，使 individual agent 能够参与、观察并动态响应不断变化的战役情景。该方法有望在通过个案叙述显著加深我们对历史事件的理解方面发挥作用。此类举措也有助于历史研究，因为传统历史叙述常缺乏记录且侧重决策者的视角，从而忽视普通个体的经历。BattleAgent 说明了AI在关键社会事件中重拾人文内涵的潜力，从而促进更细致的集体理解，并推动人类社会的逐步发展。