But How Would AI Agents Run a Town's Economy?

• 类型：arxiv
• 标识：2609.11108
• 链接：http://arxiv.org/abs/2609.11108v1
• 主分类：agent
• 形态：method
• 被引：1
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：1
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：100 memory-equipped large language model agents in charge of a closed, money-conserving spatial economy on real Pokhara Lakeside geography and ran this multi-agent simulation for up to 26 simulated weeks, well past the 1-2 weeks typical of agent-society studies.
• OpenAlex ID：W7212278517
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2609.11108
• DOI：10.48550/arxiv.2609.11108
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2609.11108
• OpenAlex更新：2026-09-14
• 待LLM分类：否
• 标题中文：AI Agent 究竟要如何运行一座城镇的经济？
• TLDR中文：在真实的博卡拉湖畔地理环境中，由 100 个配备记忆机制的大语言模型 Agent 管理一个封闭且守恒的空间经济，并运行该多 Agent 模拟长达 26 个模拟周，远超典型 Agent 社会研究 1–2 周的时长。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-09-11-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [OpenAlex backfill]
• [S2 enrich]