学术成果

GPLab: A Generative Agent-Based Framework for Policy Simulation and Evaluation

GPLab：用于政策模拟与评估的生成式代理框架

Shuhan Zhang, Zifan Peng, Yinwang Ren第一作者、通讯作者

Journal of Artificial Societies and Social Simulation · 2026年第29卷第1期，第6篇

研究贡献: 将大模型驱动的社会代理、模块化社会子系统与模拟—评估循环相结合，为复杂政策情景的比较与优化提供通用性仿真框架。

生成式代理模型驱动的政策效果评估新范式：以舆论-经济系统模拟为例

张书含、任银旺第一作者、通讯作者

《系统工程理论与实践》· 2026年5月14日网络首发

研究贡献: 以真实数据检验社会智能体的政策响应，在舆论—经济系统中模拟消费券政策，通过统计检验考察不同群体的异质性响应与多维度政策效果。

Auto-ABM: A Simulation-First Framework for Trace-Grounded and Reproducible Agent-Based Modeling

Auto-ABM：以仿真为先、以运行轨迹为证据的可复现代理建模框架

张书含独作

投稿 NeurIPS 2026 FAST Workshop

研究贡献: 以仿真为核心组织建模、实验与解释，将结论关联到真实运行轨迹，支持固定随机种子的可复现运行，以及包含 ODD 模型描述文档的复现包导出。