可信的人类行为代理能够为多种交互式应用赋能，涵盖沉浸式环境、人际沟通排练空间以及原型设计工具等。本文提出了生成式智能体（generative agents）——一类模拟可信人类行为的计算软件智能体。这些智能体能够起床、做早餐、去上班；艺术家会作画，作家会写作；它们会形成观点、注意到彼此并主动发起对话；它们会记住并反思过去的日子，同时规划下一天。
为实现生成式智能体，作者描述了一种架构，该架构扩展了大语言模型，使其能够：以自然语言存储智能体经历的完整记录；随时间将记忆综合为更高层次的反思；并动态检索这些记忆以规划行为。
作者将生成式智能体实例化，填充到一个受《模拟人生》（The Sims）启发的交互式沙盒环境中，终端用户可用自然语言与一个由 25 个智能体组成的小镇进行交互。在评估中，这些生成式智能体产生了可信的个体行为与涌现式社会行为。例如，仅从用户指定的一个初始设定（某个智能体想举办情人节派对）出发，智能体们在接下来两天内自主传播派对邀请、结识新朋友、互相邀约一同前往派对，并协调在正确的时间一起到场。
通过消融实验，作者证明其智能体架构的各个组成部分——观察（observation）、规划（planning）与反思（reflection）——均对智能体行为的可信度有重要贡献。通过将大语言模型与计算型交互式智能体相融合，本工作提出了用于实现可信人类行为模拟的架构模式与交互模式。