수천 개의 에이전트를 실행하고 집단 행동의 창발을 관찰할 수 있는 대규모 다중 에이전트 시뮬레이션용 Python 프레임워크
요약
수천 개의 에이전트를 실행하여 집단 행동의 창발을 관찰할 수 있는 대규모 다중 에이전트 시뮬레이션용 Python 프레임워크를 소개합니다. 각 에이전트는 독립적인 기억과 사회적 모델을 가지며 인지-사고-행동 루프를 통해 의사결정을 수행합니다.
핵심 포인트
- 수천 개의 에이전트 실행 및 집단 행동 창발 관찰 가능
- 에이전트별 독립적 기억(일화적, 의미적, 절차적) 및 사회적 모델 제공
- 문화적 규범 및 합의 프로토콜을 포함한 문명 계층 구성 요소 내장
- 통계 검증 기반의 창발 탐지기(Emergence Detector) 기능 포함
수천 개의 에이전트 (Agent)를 실행할 수 있으면서 집단 행동의 창발 (Emergence)을 관찰할 수 있는 대규모 다중 에이전트 시뮬레이션용 Python 프레임워크를 제공합니다.
각 에이전트는 독립적인 기억 (Memory), 신념 (Belief), 그리고 사회적 모델 (Social Model)을 가집니다. 에이전트는 '인지-사고-행동 (Perception-Thinking-Action)' 루프를 따르며, 기억은 세 가지 계층(일화적 (Episodic), 의미적 (Semantic), 절차적 (Procedural))으로 나뉘고, 의사결정은 목표 가중치 (Goal Weighting)에 기반합니다.
프레임워크에는 문화적 규범, 입법 투표, BFT 합의 프로토콜과 같은 "문명 계층 (Civilization Layer)" 구성 요소와 통계 검증 기반의 창발 탐지기 (Emergence Detector, 캐릭터의 역할 분담이 실제로 유의미하게 나타나는지 알려줌)가 내장되어 있습니다.
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