通过事件驱动的多智能体模拟器建模美国对华态度

理解观点的动态演化对评估地缘政治风险至关重要。针对现有基于大语言模型的多智能体模拟器依赖静态规则、难以捕捉现实世界宏观观点动态变化的局限，本文提出事件驱动多智能体模拟器（ES-MAS）。该方法利用重大事件和日常新闻持续驱动智能体间的动态交互以演化观点。我们构建了涵盖 2021 至 2025 年中美关系演变数据集，并设计了双流数据集成引擎与新闻驱动的动态交互模块，实现了宏观事件对齐与微观个性化信息暴露的协同。实验表明，该框架在复现真实历史趋势方面显著优于现有方法。