arXiv · Multiagent Systems· Jian Ma, Runxin Yu, Tianyu Tang, Xiaolian Li·· 7 小时前AI 评分28
基于 LLM 的智能体框架模拟公共广场移动威胁下的异构疏散行为
An LLM-powered Agent Framework for Heterogeneous Evacuation Behavior Modeling under a Moving Threat in a Public Plaza
AI 导读
研究提出基于 LLM 的智能体框架模拟公共广场移动威胁下异构疏散行为，每个行人智能体维护基于个体观察的记忆知识图谱，通过人格条件化提示做决策。实验显示具备可用出口知识的智能体疏散率达 89.5%，无知识者仅 1.05%；直接目击威胁后 99.6% 评估为危险，99.8% 选择移动。疏散结果与信息获取强相关，疏散时间同时受空间结构、信息和情绪影响。
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