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camel-ai/oasis

Un simulador en Python en el que agentes LLM imitan hasta un millón de usuarios en redes sociales similares a Twitter y Reddit para estudiar la difusión de información y la polarización.

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¿Qué es?

OASIS es un simulador de redes sociales de código abierto basado en agentes de modelos de lenguaje grandes. Modela el comportamiento de los usuarios en plataformas similares a Twitter y Reddit, con simulaciones que pueden escalar hasta un millón de agentes. Está dirigido a investigadores que quieren estudiar fenómenos como la difusión de información, la polarización grupal y el comportamiento de rebaño.

Los agentes pueden realizar 23 acciones, entre ellas seguir a otros usuarios, comentar y republicar. El entorno se adapta a los cambios en la red social y en el contenido a lo largo del tiempo, e incluye algoritmos de recomendación basados en intereses y en puntuaciones de popularidad que determinan qué ve cada usuario.

El proyecto se instala desde PyPI con el paquete camel-oasis y funciona sobre el framework CAMEL. Los usuarios definen perfiles de agentes en archivos JSON, eligen qué acciones están disponibles y avanzan la simulación con acciones programadas o controladas por LLM; el estado se guarda en una base de datos.

Funciones clave

  • 01Simula hasta un millón de agentes LLM en plataformas similares a Twitter y Reddit.
  • 02Admite 23 acciones de usuario, como seguir a otros usuarios, comentar y republicar.
  • 03Incluye algoritmos de recomendación basados en intereses y en puntuaciones de popularidad.
  • 04Actualiza dinámicamente las redes sociales y el contenido durante la simulación.
  • 05Se instala desde PyPI con el paquete camel-oasis y está basado en el framework CAMEL.

Casos de uso

  • Estudiar cómo se difunden la información y la desinformación en una red social.
  • Investigar la polarización grupal y el comportamiento de rebaño con muchos usuarios simulados.
  • Probar cómo influyen los algoritmos de recomendación en las interacciones de los usuarios antes de implementarlos.
  • Generar datos sintéticos de interacciones en redes sociales para analizarlos.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete OASIS desde PyPI

    pip install camel-oasis
  2. 2

    Configura tu clave de API de OpenAI en la shell

    export OPENAI_API_KEY=<insert your OpenAI API key>
  3. 3

    Descarga el archivo de perfil de ejemplo user_data_36.json en ./data/reddit

  4. 4

    Ejecuta el código Python de ejemplo del README

Antes de usarlo

  • Para ejecutar agentes LLM, se necesita una clave de API de OpenAI de pago (o tener configurado otro proveedor de modelos).
  • El coste de los tokens aumenta con el número de agentes, la probabilidad de activación y los pasos temporales.

Temas

#agent-based-simulation#llm-agents#multi-agent-systems#social-media#large-language-models#python#agent-based-framework#ai-societies#deep-learning#large-scale

Preguntas frecuentes

¿Qué es oasis?
Un simulador en Python en el que agentes LLM imitan hasta un millón de usuarios en redes sociales similares a Twitter y Reddit para estudiar la difusión de información y la polarización. OASIS es un simulador de redes sociales de código abierto basado en agentes de modelos de lenguaje grandes. Modela el comportamiento de los usuarios en plataformas similares a Twitter y Reddit, con simulaciones que pueden escalar hasta un millón de agentes. Está dirigido a investigadores que quieren estudiar fenómenos como la difusión de información, la polarización grupal y el comportamiento de rebaño.
¿oasis es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
oasis es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿oasis sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de oasis fue el 19 oct 2026.
¿Para qué puedo usar oasis?
Estudiar cómo se difunden la información y la desinformación en una red social. Investigar la polarización grupal y el comportamiento de rebaño con muchos usuarios simulados. Probar cómo influyen los algoritmos de recomendación en las interacciones de los usuarios antes de implementarlos. Generar datos sintéticos de interacciones en redes sociales para analizarlos.
¿Cómo se instala oasis?
Instala el paquete OASIS desde PyPI: pip install camel-oasis Configura tu clave de API de OpenAI en la shell: export OPENAI_API_KEY=<insert your OpenAI API key> Descarga el archivo de perfil de ejemplo user_data_36.json en ./data/reddit Ejecuta el código Python de ejemplo del README
¿Dónde consigo oasis?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/camel-ai/oasis

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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