多智能体谣言传播干预模拟

项目背景

这是我在 BDSC2025 社会计算创新大赛 中带队完成的项目。

我们想回答的问题不是“谣言会不会传播”，而是：在一个由多个智能体组成的社会网络里，信息如何扩散，又该如何设计干预策略来真正改变结果。

这类问题天然适合传播学和 agent system 放在一起思考。

我承担的角色

我是组长，同时也负责最重的工程与架构部分：

• 搭建服务器与运行环境
• 部署 Qwen2.5-14B-Instruct
• 阅读任务文档并拆解执行路径
• 分配团队任务，保证不同模块能接起来
• 组织角色 Agent、传播 / 抵抗机制与核心干预算法

对我来说，这不是单纯“写代码更多”，而是第一次比较完整地承担从问题理解到系统落地的中枢角色。

系统是怎么想的

我们把传播过程理解成一组持续互动的 agent：

• 有的 agent 更容易转发未验证信息
• 有的 agent 会做保留判断
• 有的 agent 可以被设计成干预节点，改变局部传播路径

重点不在把每个 agent 做得多“聪明”，而在于让整个系统呈现出有意义的群体行为。

结果

项目材料记录了 200 个节点和 2,000 条边。团队记录显示，组合干预让谣言传播指数下降了 0.3。

这个结果来自竞赛项目资料，本次整理没有重新运行原实验，因此我把它保留为“项目记录结果”，而不是独立复现后的新结论。

它为什么重要

这个项目让我第一次很明确地看到：

• 传播学问题不只属于理论讨论，也可以被做成 simulation problem
• 多智能体系统真正有趣的地方，在于“相互作用”而不是单点能力
• 一套干预设计是否成立，必须靠指标和实验来验证

这段经历也直接影响了我后来对 agent evaluation 的兴趣。因为一旦你开始设计 agent，就会很自然地继续追问：那我该怎么判断它真的有效？