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camel-ai/oasis

Um simulador em Python no qual agentes LLM imitam até um milhão de usuários em redes sociais como Twitter e Reddit para estudar a disseminação de informações e a polarização.

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O que é?

OASIS é um simulador de redes sociais open source baseado em agentes de modelos de linguagem de grande porte. Ele modela o comportamento de usuários em plataformas semelhantes ao Twitter e ao Reddit, com simulações que chegam a um milhão de agentes. O projeto é voltado a pesquisadores que querem estudar fenômenos como a disseminação de informações, a polarização de grupos e o comportamento de manada.

Os agentes podem executar 23 ações, incluindo seguir, comentar e republicar. O ambiente se adapta às mudanças na rede social e no conteúdo ao longo do tempo e inclui algoritmos de recomendação baseados em interesses e em hot score, que determinam o que os usuários veem.

O projeto é instalado pelo PyPI como camel-oasis e roda no framework CAMEL. Os usuários definem perfis de agentes em arquivos JSON, escolhem quais ações ficam disponíveis e avançam o ambiente com ações roteirizadas ou controladas por LLM, mantendo o estado em um banco de dados.

Recursos principais

  • 01Simula até um milhão de agentes LLM em plataformas no estilo Twitter e Reddit.
  • 02Oferece suporte a 23 ações de usuário, como seguir, comentar e republicar.
  • 03Inclui algoritmos de recomendação baseados em interesses e em hot score.
  • 04Atualiza dinamicamente as redes sociais e o conteúdo durante a simulação.
  • 05Pode ser instalado pelo PyPI como camel-oasis e é baseado no framework CAMEL.

Casos de uso

  • Estudar como informações e desinformação se propagam por uma rede social.
  • Pesquisar a polarização de grupos e o comportamento de manada com muitos usuários simulados.
  • Testar como algoritmos de recomendação influenciam as interações dos usuários antes da implantação.
  • Gerar dados sintéticos de interações em redes sociais para análise.

Início rápido

  1. 1

    Instale o pacote OASIS do PyPI

    pip install camel-oasis
  2. 2

    Configure sua chave de API da OpenAI no shell

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

    Baixe o arquivo de perfil de exemplo user_data_36.json para ./data/reddit

  4. 4

    Execute o código Python de exemplo do README

Antes de usar

  • Para executar agentes LLM, é necessária uma chave de API paga da OpenAI (ou outro provedor de modelos configurado).
  • Os custos de tokens aumentam conforme o número de agentes, a probabilidade de ativação e as etapas de tempo.

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é oasis?
Um simulador em Python no qual agentes LLM imitam até um milhão de usuários em redes sociais como Twitter e Reddit para estudar a disseminação de informações e a polarização. OASIS é um simulador de redes sociais open source baseado em agentes de modelos de linguagem de grande porte. Ele modela o comportamento de usuários em plataformas semelhantes ao Twitter e ao Reddit, com simulações que chegam a um milhão de agentes. O projeto é voltado a pesquisadores que querem estudar fenômenos como a disseminação de informações, a polarização de grupos e o comportamento de manada.
oasis é gratuito? Qual é a licença?
oasis é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
oasis ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de oasis foi em 19 de out. de 2026.
Para que posso usar oasis?
Estudar como informações e desinformação se propagam por uma rede social. Pesquisar a polarização de grupos e o comportamento de manada com muitos usuários simulados. Testar como algoritmos de recomendação influenciam as interações dos usuários antes da implantação. Gerar dados sintéticos de interações em redes sociais para análise.
Como instalar oasis?
Instale o pacote OASIS do PyPI: pip install camel-oasis Configure sua chave de API da OpenAI no shell: export OPENAI_API_KEY=<insert your OpenAI API key> Baixe o arquivo de perfil de exemplo user_data_36.json para ./data/reddit Execute o código Python de exemplo do README
Onde consigo oasis?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/camel-ai/oasis

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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