千符森林：在3B模型上运行多智能体经济

在Build Small Hackathon中，Lester Leong（AdmiralTaco）构建了一个名为“Thousand Token Wood”的微型多智能体经济模拟系统。该系统使用Qwen2.5-3B模型驱动五个林间生物（如猫头鹰、松鼠等）进行商品交易、囤积和恐慌行为。所有模型通过Modal上的vLLM提供服务，并通过Gradio应用展示。

项目的核心在于展示小型模型在实时多智能体仿真中的可行性。相比前沿大模型，小型模型成本低、速度快，使得每个时间步所有智能体能够通过一次批量GPU调用做出决策。然而，最初的版本因缺乏稀缺性而失败：生产大于消费，每个生物自给自足，贸易无从发生。修复方案是引入三种稀缺机制：饮食多样性（每餐只能吃一种食物）、易腐性（食物会腐烂）以及冬季燃料危机（所有生物需要燃烧木柴取暖）。其中，木柴只有一个生产者，需求随时间增长，导致木柴价格飙升，木匠致富，其他生物竞争取暖。

在稀缺性就位后，3B模型暴露出其推理能力的局限。虽然100%的调用都能生成有效的JSON，但经济判断力差，例如橡子生产者会下单购买橡子。解决方案不是换更大的模型，而是优化提示词。作者为每个智能体指定了生产物和禁止购买物，计算其短缺商品清单，并提供一个工作示例。决策质量显著提升。整个循环还包裹了容错的JSON解析和修复层，避免因格式错误导致崩溃。

福利系统的设计也经历了迭代。最初作为累加器模型导致长期赤字使所有生物归零，形成死亡螺旋。后来改为均值回归的情绪模型，当生物吃饱喝足时恢复，永远不会降到零，从而将风险转移到价格和地位上。

项目最引人注目的功能是将历史市场事件重新包装为林地传说。玩家可以绘制“木材传说”，例如郁金香狂热被重写为“大橡果狂热”，南海泡沫成为“空心木交易公司”，1929年的银行挤兑变成“对乌娜财宝的挤兑”。这些传说并非仅添加风味文字，而是会触发真实的经济冲击。在一次运行中，乌娜（猫头鹰）的宝库被传为空，她开始抛售蜂蜜以筹集鹅卵石，导致蜂蜜价格从10暴跌至3。所有反应均非脚本编写。

为了使价格波动可见，作者让市场参考价格随未满足的供需漂移：大量未成交的买单推高价格，供应过剩则压低价格。最终，15轮运行的数据显示：有效JSON动作100%，每轮交易3-9笔，蜂蜜价格在银行挤兑传说中从10跌至3，木柴价格因冬季稀缺从4升至7，财富基尼系数从0.14扩大到0.38，最终木匠成为最富者，囤积者破产。

作者总结的经验包括：小型模型工程的核心在于利用其可靠的格式化输出，同时通过结构和提示弥补其不可靠的推理；涌现系统需要设计稀缺性；最吸引人的小型模型演示无需虚构戏剧，几个世纪的市场历史足矣，而一群3B智能体足以演绎这些故事。