可信的人类行为代理可以赋能从沉浸式环境、人际交流排练空间到原型设计工具等多种交互式应用。本文介绍了生成式智能体（generative agents）——能够模拟可信人类行为的计算软件代理。这些智能体能够起床、做早餐、去上班；艺术家绘画，作家写作；它们形成观点、注意彼此并开始对话；它们会回忆和反思过去的日子，并为第二天做计划。
为了实现生成式智能体，作者描述了一种扩展大语言模型（LLM）的架构：该架构使用自然语言存储智能体经验的完整记录，随时间将记忆综合为更高层次的反思，并动态检索记忆以规划行为。作者在一个受《模拟人生》启发的交互式沙盒环境中实例化了这些生成式智能体，最终用户可以使用自然语言与一个由25个智能体组成的小镇进行互动。
评估表明，这些生成式智能体产生了可信的个人行为和涌现的社会行为。例如，仅从一个智能体想要举办情人节派对的用户指定概念出发，智能体们在接下来的两天里自主传播派对邀请、结交新朋友、互相邀请约会，并协调在正确的时间一起出现在派对上。通过消融实验，作者证明了智能体架构的各个组件——观察、规划和反思——对智能体行为的可信度都至关重要。通过将大语言模型与交互式计算智能体相结合，这项工作为构建可信的人类行为模拟引入了新的架构和交互模式。