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天沅数联 · 多Agent博弈推演白皮书

版本 v1.0 · 2026年5月

一、产品概述

天沅数联·魔镜群策推演平台是一套基于多智能体（Multi-Agent）博弈理论构建的态势预测与决策推演系统。与传统单一 LLM 问答不同，平台通过构建上百个具有独立人格、立场和信息视野的 AI Agent，在模拟真实信息传播机制的社交网络中，进行多轮自主决策与群体互动，涌现出真实世界可能的策略演化路径。

二、核心原理

2.1 多Agent博弈框架

每个 Agent 被赋予独特的人设（Persona），包含：

• 角色身份：国家元首、企业高管、监管机构、媒体记者、普通公众等
• 利益诉求：权力、利润、安全、声誉、合规等多元目标
• 信息视野：每个 Agent 仅能获取部分信息，模拟真实世界的信息不对称
• 行为策略：合作、对抗、观望、跟随等多元决策模式

2.2 社交网络模拟

Agent 之间不是孤立的。平台构建动态社交网络：

• 同类型 Agent 相互关注
• 高影响力节点吸引更多关注
• 对立立场的 Agent 互相监视
• 信息在网络中扩散、扭曲、放大

2.3 多轮涌现推演

通过多轮（通常 50-200 轮）迭代，每轮每个 Agent 独立观察、思考、决策、行动，最终涌现出群体层面的行为模式和发展趋势。所有 Agent 的决策过程全程留痕，可审计追溯。

三、产品架构

3.1 工作流程

1. 情报输入：上传 MD/PDF/TXT 格式的情报文档，描述当前事件或态势
2. 实体提取：AI 自动识别 50-200 个利益相关者及关系图谱
3. Agent 生成：为每个实体生成独立人格Agent，设定目标、策略空间和信息视野
4. 多轮推演：Agent 在社交网络中并发决策，逐轮交互演化
5. 报告输出：生成结构化预测报告，含关键事件时间线、风险概率、策略建议

3.2 技术特性

• 并发引擎：每轮 30+ Agent 并发决策，百轮推演在可控时间内完成
• 全链路审计：每轮每个 Agent 的思考、决策、行动全程留痕
• 私有化部署：支持政务云/企业私有化部署，数据不出域
• 案例验证：持续积累真实事件预测案例库，验证模型准确性

四、应用场景

领域	典型场景	价值
公共安全	群体性事件风险预警、舆情演化分析	提前识别高危节点，预判事态走向
金融监管	企业债务危机推演、系统性风险评估	量化多方博弈结果，辅助监管决策
商业竞争	市场准入博弈、供应链风险分析	预判竞争对手策略，优化自身决策
政策评估	产业政策影响推演、多方利益均衡分析	事前模拟政策效果，降低试错成本
危机公关	舆情危机应对策略推演	测试不同应对方案的舆论反应
国际关系	地缘政治博弈、贸易谈判推演	分析各方底线与可能妥协方案

五、与传统方法对比

维度	传统LLM问答	多Agent博弈推演
推理模式	单次线性输出	多方群体涌现
信息处理	全量信息一次性输入	信息不对称、逐步扩散
可解释性	黑箱输出	每步决策可追溯
结果多样性	单一结论	多路径演化的可能性分布
适用场景	事实查询、创作	复杂系统博弈、态势预测

六、部署方式

• SaaS云平台：通过 tianyuansh.com.cn/platform/ 注册使用，适合快速体验和小规模应用
• 私有化部署：企业/政务内网部署，支持国产信创环境，数据完全自主可控
• 混合部署：敏感数据本地处理，通用能力云端调用

七、安全与合规

• 支持国产大模型适配（通义千问等）
• 全链路数据加密传输与存储
• 完整的操作审计日志
• 符合等保三级要求的部署方案

八、联系与合作

如需私有化部署方案、行业定制，或试用企业版功能，请联系：

• 邮箱：shulian@imtianyuan.com
• 平台：https://tianyuansh.com.cn/platform/

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