AI-NATIVE AGENT-BASED MODELING
让智能体演化。让涌现可见。
AutoABM 从一个研究问题出发，自动构建可运行的智能体模型，设计并执行实验，再用真实 Trace 解释宏观现象如何从微观互动中涌现。
LIVE RESEARCH SYSTEM1,000 agents · tick 38 · deterministic seed 42
A NEW WAY TO DO ABM
不再把时间耗在拼工具上。 把精力留给真正的发现。
传统 ABM 研究往往散落在模型代码、实验脚本、可视化工具和说明文档之间。AutoABM 把这些环节收进同一个工作台：以 Simulation 组织研究，由 AI 推动流程，用真实运行结果约束结论。
PRODUCT WALKTHROUGH · 02:33
从问题到证据， 一项研究如何完整展开。
先用一段产品概览讲清研究闭环与核心对象，再展示可直接导入的案例库，随后进入工作台：生成并比较方案，运行实时仿真，设计干预实验，查看机制图与 ODD，最终交付可复现的研究结果。
00:00产品介绍00:05研究闭环00:11案例库00:19工作台实操01:04证据解释02:27研究交付
THE SIMULATION IS THE PRODUCT
让复杂系统成为 可操控、可验证的研究对象。
这不是在代码编辑器旁边加一个聊天框。每个 Simulation 都有明确身份、版本、运行记录和证据链，可以被引用、比较、复现和继续追问。
Simulation
模型有版本，研究有来路
模型结构、智能体、环境、参数与 ODD 共同组成一个持续演化、随时可追溯的 Simulation。Run + Trace
每次运行都留下证据
每个 tick 的状态、指标、事件与机制触发都会写入 Trace，成为后续解释的事实基础。Experiment
把研究设计交给自动化
参数扫描、干预对照和多随机种子重复，都能在同一面板中运行、比较和导出。Mechanism
从看到相关，到理解机制
把宏观曲线的变化一路追溯到微观智能体、关键事件和具体机制。REAL-TIME SIMULATION CANVAS
看见 1,000 个智能体如何共同塑造一个系统。
空间、网络与连续环境实时演化。你可以随时调参、运行、暂停和回放，并在同一时间窗口中对照指标变化与智能体状态。
LIVE · 1,000 AGENTS · 2 FPS
RUN CANVASSEED 42
DEEP EXPERIMENT
提出一个追问，立即得到一组实验。
用自然语言描述想比较的机制或干预，AutoABM 会生成对应的实验视图；基线、随机种子和指标口径始终清晰可查。
BASELINE ↔ INTERVENTION
EXPERIMENT UITRACE-LINKED
ONE QUESTION → A RESEARCH PROGRAM
让一次提问，展开为一套完整的研究流程。
ASK
说清想研究的现象
从一个开放问题、已有模型或论文数据出发。DESIGN
比较不同的机制假设
AI 生成多套建模方案；先看清假设与边界，再决定采用哪一套。RUN
让模型真正运行起来
本地 Mesa 内核执行确定性 Run，并持续写入 Trace。EXPERIMENT
自动完成扫描与干预
扫描参数、比较政策、重复运行，并汇总真实产生的指标。EXPLAIN
顺着 Trace 解释涌现
每一条结论都能回到具体 tick、智能体、事件和机制。REPRODUCE
交付可复现的研究
一并导出 Model、ODD、实验、随机种子、结果与 Trace。多者异也。
当个体足够多、互动足够复杂，系统便会呈现出个体层面看不到的新规律。涌现不是一句比喻，而是 ABM 要观察、实验和解释的核心对象。AutoABM 让微观规则到宏观现象之间的路径可以运行、回放和核验。
EVIDENCE, NOT ELOQUENCE
AI 可以提出解释。 Trace 必须给出证据。
每次解释都从选定的 Trace 区间出发，把智能体状态、机制触发、关键事件和指标变化连在一起。哪些是事实、哪些是推断，界面会清楚标明；最终判断始终属于研究者。
- ✓真实 Run 才能产生指标
- ✓解释引用具体 tick 与机制
- ✓无证据的内容明确标为推测
- ✓模型版本与 ODD 一一对应
MECHANISM GRAPHFIRING HEAT / TRACE
CHECKED EXPLANATIONSUPPORTED / UNSUPPORTED
AN EVIDENCE-BOUND RESEARCH SYSTEM
从提出假设到写下方法， 始终沿用同一条证据链。
版本化的 Simulation 位于系统中心。建模、运行、实验、解释和文档始终指向同一模型版本；不可变的 Trace 则为每项结论划定证据边界。
AUTOABM / SYSTEM METHODVERSIONED · DETERMINISTIC · TRACE-BOUND
Research mode
研究者掌握关键决策
模型结构变更、批量实验和结果导出，都由研究者确认。Dialogue mode
只问不改，专注理解
自由追问模型、结果和 ODD，同时保持研究对象完全不变。Autonomous mode
让系统自主推进研究
从问题出发自动生成方案、运行、比较和报告；所有数值都来自真实 Run。AUTOABM 1.0
构建一个世界。 看它如何涌现。
AutoABM 是面向社会科学与复杂系统研究的 AI 原生 ABM 工作台。Windows 桌面版现已开放下载。