LLM智能体作为社会科学家：面向社会科学自动化的人机协同平台

传统社会科学研究往往需要在广阔的方法空间中设计复杂实验，并依赖真实人类被试，因而费时费力、成本高昂且难以规模化。我们在此提出S-Researcher，一个基于LLM智能体的平台，通过将研究过程与被试池双双“硅基化”（siliconizing），帮助研究者更高效、更大规模地开展社会科学研究。为构建S-Researcher，我们首先开发了YuLan-OneSim——一个围绕三项核心需求设计的大规模社会仿真系统：通过从自然语言到可执行场景的自动编程实现通用性，通过支持多达100,000个并发智能体的分布式架构实现可扩展性，通过反馈驱动的LLM微调实现可靠性。依托该系统，S-Researcher支持研究者设计社会实验、用LLM智能体模拟人类行为、分析结果并生成报告，形成完整的人机协同研究闭环，研究者在每个阶段都保留监督与干预权。我们将LLM仿真研究范式操作化为三种经典推理模式（归纳、演绎与溯因），并通过系统性案例研究验证S-Researcher：归纳复现与Axelrod理论一致的文化动态；演绎检验关于教师关注的竞争性假设并以调查数据验证；溯因识别公共品博弈中的合作机制并由人类实验确认。S-Researcher确立了社会科学的人机协同新范式：计算仿真增强人类研究者，加速覆盖社会科学全谱系的科学发现。