Resumen: Proponemos un método novedoso que explota modelos de lenguaje grande (LLM) para controlar el movimiento de los agentes. Nuestro método tiene dos componentes principales: un sistema de diálogo y una navegación impulsada por el lenguaje. Periódicamente consultamos LLM centrados en el agente condicionados en personalidades de carácter, roles, deseos y relaciones para controlar la generación de diálogo inter-agente cuando lo requieren las relaciones espaciales y sociales con los agentes vecinos. Luego usamos la conversación y la personalidad de cada agente, el estado emocional, la visión y el estado físico para controlar la navegación y la dirección de cada agente. Por lo tanto, nuestro modelo permite a los agentes tomar decisiones de movimiento basadas tanto en sus entradas perceptivas como en el diálogo en curso.
Validamos nuestro método en dos escenarios complejos que ejemplifican la interacción entre las interacciones sociales, la dirección y el hacinamiento. En estos escenarios, observamos que la agrupación y la desagrado de los agentes ocurren automáticamente. Además, nuestros experimentos muestran que nuestro método sirve como un mecanismo de aprobación de información dentro de la multitud. Como resultado, nuestro marco produce simulaciones de multitudes más realistas, con comportamientos grupales emergentes que surgen naturalmente de cualquier entorno ambiental.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 21 de agosto de 2025.
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