谈判舒适度：基于大语言模型的住宅社交网络中主观驱动的LLM代理模拟
社会与信息网络
2025-07-15 v1 多智能体系统
摘要
我们使用由大语言模型（LLM）驱动的生成式代理，模拟住宅建筑中的社交网络，驱动中央加热系统的温度决策。代理分为家庭成员和代表两类，考虑个人偏好、个人特征、联系关系以及天气条件。每日仿真涉及家庭层面的共识决策 followed by 代表的建筑规模决策。我们测试了三种人格特征分布（积极、混合和消极），发现积极特征与更高的幸福感和更强的友谊相关。温度偏好、果断性和自私性对幸福感和决策具有显著影响。本工作展示了如何利用LLM驱动的代理来模拟复杂的人类行为，这类人类行为仿真在实际情境中难以设置。
引用
@article{arxiv.2507.09657,
title = {Negotiating Comfort: Simulating Personality-Driven LLM Agents in Shared Residential Social Networks},
author = {Ann Nedime Nese Rende and Tolga Yilmaz and Özgür Ulusoy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.09657},
year = {2025}
}