随着人工智能、大语言模型与智能体技术的快速发展，计算社会科学正在迎来新的研究范式。传统社会科学研究主要依赖调查、实验和观察等方法，在面对复杂社会系统中的多主体互动、动态演化和长期影响时，往往受到成本、规模和可重复性等限制。
大模型驱动的智能体为社会科学研究提供了新的可能。一方面，智能体可以作为具有不同特征的虚拟社会参与者，在模拟环境中参与互动与决策，支持大规模、动态化的社会实验；另一方面，智能体也可以作为研究者的智能科研伙伴，协助完成问题探索、假设生成、实验设计、结果分析等研究环节。
基于这一理念，本次大赛依托AgentSociety² 平台，探索人工智能驱动的社会科学研究新方法。平台连接研究问题提出、假设生成、模拟实验、机制干预、结果分析与论文写作，构建一体化智能研究环境，支持参赛团队围绕重大社会问题构建虚拟社会系统，通过智能体交互模拟复杂社会过程，探索微观行为、群体互动与宏观社会现象之间的演化机制。本次大赛设置七大研究方向，面向政策治理、政治制度、法律创新、数字经济、信息传播与社会演化等领域，鼓励参赛团队利用智能体社会模拟方法，开展传统方法难以实现的大规模、动态化、可干预社会实验，推动人工智能与社会科学的深度融合。
本次大赛依托AgentSociety² 平台开展探索性研究。参赛团队可围绕重大社会问题构建可交互的虚拟社会系统，通过大规模智能体交互模拟复杂社会过程，探索微观个体行为、群体互动机制与宏观社会现象之间的演化规律，并开展情景推演、反事实分析与机制干预实验。本次大赛设置七大研究方向，分别面向政策治理、政治制度、法律创新、数字经济、信息传播与社会演化等领域，鼓励参赛团队利用智能体社会模拟方法，探索传统社会科学方法难以开展的大规模、动态化、可重复、可干预的社会实验，推动社会科学研究从观察与解释走向模拟与实验。
聚焦人工智能驱动的政策模拟、治理机制设计与公共决策优化，探索如何利用智能体社会实验理解政策影响、发现治理规律并优化干预方案。例如，可围绕以下问题开展探索：
o不同公共政策工具（补贴、监管、信息公开、激励机制等）如何影响居民行为与社会系统演化？
o如何利用 AI 智能体构建政策沙盒，在政策实施前模拟评估不同政策方案的潜在影响？
聚焦数字时代政治行为、公共参与和政府治理模式演化，探索信息环境、制度设计与公众行为之间的动态关系，推动政治科学研究从观察分析走向计算实验。例如，可围绕以下问题开展探索：
o 社交媒体平台中的信息传播机制如何影响观点极化、群体分化与公共讨论质量？
聚焦人工智能时代法律规则、司法机制与社会规范演化，探索法律制度如何塑造个体行为、维护社会秩序，并应对数字社会中的新型治理挑战。例如，可围绕以下问题开展探索：
o 面向生成式人工智能、数据治理、数字平台等新兴领域，如何探索有效监管机制？
聚焦数字经济环境下消费者、企业、平台与市场之间的复杂互动，探索智能经济系统中的行为规律、市场机制与管理策略。例如，可围绕以下问题开展探索：
o 不同激励机制、服务策略与平台规则如何影响用户体验、消费决策与市场效率？
o AI Agent 进入经济系统后，将如何影响就业、消费、企业决策与产业结构？
聚焦智能媒体时代的信息传播、认知形成与社会影响机制，探索算法、人类行为与信息生态之间的动态演化过程。例如，可围绕以下问题开展探索：
聚焦数字社会中的个体行为、社会关系与群体演化规律，探索从微观互动到宏观社会现象形成的计算机制。例如，可围绕以下问题开展探索：
o 人类与 AI Agent 共存的未来社会中，新的互动模式、社会规则与组织形态如何形成？
聚焦智能体技术在计算社会科学中的创新应用，探索智能体作为社会参与者、模拟被试和研究辅助工具的多种可能，鼓励围绕新兴社会现象、交叉研究问题与计算研究方法开展开放性探索。例如，可围绕以下问题开展探索：
o 人类与 AI 智能体共同参与的社会系统中，将形成怎样的新型互动关系、群体行为与社会规则？
o 如何将大模型智能体与社会网络分析、主体建模、行为实验和因果推断等方法相结合？
AgentSociety² 是清华大学计算社会科学与国家治理实验室支持的重点研究项目，旨在探索人工智能驱动的社会科学研究新范式，构建面向未来社会科学的一体化智能研究环境。
近年来，大语言模型和自主智能体的快速发展正在改变人工智能参与科研的方式。过去，AI 更多作为科研助手，帮助研究者完成文献检索、代码生成、数据处理和论文润色等单点任务；而随着智能体技术的发展，AI 正逐渐具备理解研究目标、组织复杂流程、调用工具和执行实验的能力，有望从“任务辅助工具”进一步发展为“科研流程参与者”。
这一变化为社会科学研究带来了新的机遇。与自然科学研究相比，社会科学研究面对的是由个体行为、社会关系、制度规则、空间环境和信息传播共同构成的复杂动态系统。研究者不仅需要提出科学问题，还需要完成理论构建、机制分析、数据准备、实验设计、模拟验证和结果解释等多个环节。然而，由于社会系统具有多主体互动、长期演化和复杂反馈等特征，许多重要社会问题难以通过传统实验方法进行大规模、动态化和可重复的探索。因此，一个关键问题是：如果人工智能不仅能够辅助研究者完成某个科研任务，而能够参与组织完整的社会科学研究流程，是否能够帮助研究者探索传统方法难以触及的复杂社会规律？
基于这一理念，AgentSociety² 提出了面向可执行社会科学（Executable Social Science）的一体化研究环境（Integrated Research Environment for Executable Social Science）。该平台将大语言模型智能体、社会模拟环境、数据分析工具与 AI 社会科学家 式科研流程相结合，将科学问题提出、研究假设生成、模拟实验设计、机制干预探索、实验结果分析和论文写作等环节连接在统一的智能研究环境中，支持研究者开展从“提出问题”到“形成发现”的完整研究流程。
依托 AgentSociety²，研究者可以面向不同社会科学领域自主构建研究场景，将个体、组织、制度与环境等要素纳入统一的模拟框架，设计智能体行为模型与互动机制，开展大规模社会实验与机制探索。平台支持从微观个体决策、群体互动过程到宏观社会现象涌现的多尺度分析，并通过情景模拟、反事实实验和干预评估等方式，探索政策治理、经济运行、信息传播、社会关系与制度演化等广泛社会科学问题，为不同学科提供可执行、可复现、可扩展的研究基础设施。
本次大赛将以 AgentSociety² 作为统一研究平台，所有研究类投稿须基于该平台开展实验。平台将为参赛团队提供从研究构思、实验设计到模拟执行和结果分析的一体化支持，帮助参赛者探索 AI 驱动的社会科学研究新方法。为降低参与门槛，AgentSociety² 已集成大语言模型 API 服务，每位参赛团队将获得约 200 元初始 API 使用额度，无需自行配置复杂计算环境，即可快速开展基于 AI 智能体社会模拟的探索性研究，使参赛者能够更加专注于社会科学问题设计、机制探索与科学发现。
组队要求：每队人数3-5人，可另有1-2名指导老师，每位参赛者最多可加入2个团队或参加2个赛道，欢迎跨学科组队，鼓励不同学科背景的研究者协同合作！
提交材料：所有参赛队伍需将研究报告、代码及 AgentSociety² 工作区压缩包统一提交至 AgentSociety² 官方邮箱
·为通过初赛资格审核的参赛团队提供每支团队 200 元的基础 LLM API 调用额度；
·为进入后续评审及现场展示环节的团队提供进一步的 LLM API 调用支持，保障其完成实验迭代、结果验证与作品完善。