示例案例¶

五个做完的案例。其中四个以 study 目录的形式随开源仓库的 studies/ 提供——产物、 grounding 台账，以及（在存在运行的情况下）渲染好的报告（运行库被 gitignore，想查询轨迹需要重跑一遍）。芝加哥和 Sugarscape 还需要配套的 SocioVerse-ABM 检出，消费者信心需要 ConsumerSim（见配套仓库）。药品集采作为一种模式记录在这里，不在开源版本中。这里按技术报告所用的同一套三个案例族分组；在每个族内部，它们依然覆盖一个 study 可能有的 不同形态：包装既有模拟器、外部预测管线、从零移植的混合人群、外部 MARL 训练任务，以及一个基准壳。

社会模拟机制¶

检验 LLM 社会模拟这件工具本身的案例——在把它对准政策问题或预测任务之前，先确认它能复现已知的动力学。两个案例都在保持 P 与 E 不变的前提下，跨版本改变行为函数 f。

案例	走的路径	示范了什么	有结果吗？
Sugarscape（ABM 基准）	套在同级基准上的 umbrella 壳	LLM 的 `f` 能否复现规则的 `f`，以对照原实现的精确 parity 作为检验	无 —— 纯结构；需自行重跑
混合舆论动态	B —— 从零构建	一个混合人群：8 个 LLM agent 与 12 个规则 agent 共处同一面板、同一环境、同一套指标	有 —— 5 行指标、20 个 agent

政策模拟¶

在政策真正落地之前，追问「这次干预之后会发生什么」的案例：人群由真实记录锚定，行为随环境变化而演化。

案例	走的路径	示范了什么	有结果吗？
芝加哥居住隔离	C —— 包装遗留	由普查数据锚定的 P、一次定时干预加分受众广播，以及一个被如实记录的证伪假设	有 —— 4 行指标、570 个家庭
药品集采（MARL）	外部 MARL 管线	`run_note` 机制——一个在这里完整物化、却在别处训练再导回来的 study	无 —— setup-only 报告，0 个训练 episode

宏观指数预测¶

在点时（point-in-time）信息保证之下，从 agent 级决策自下而上重建一个宏观经济量，并与官方统计读数对照的案例。

案例	走的路径	示范了什么	有结果吗？
消费者信心	C —— 包装遗留	由信息累积（`as_of` 截止日）构成的纵向轴，以及 LLM 核心 + 贝叶斯扩展覆盖其余人群	有 —— 3 个预测步、12 个 persona

那两个「无」不是需要道歉的缺口。药品集采正是「运行属于重型外部任务」这一模式的样板，它如实携带了那份产物：一份写着 0 episode 的 setup 报告。 Sugarscape 则是一个基准壳，全部内容就是委托 + 一个 parity 测试。

每个案例页都有什么¶

这些页面共享同一形态，所以案例集同时也是一份模式库：

研究问题，以及这个案例是什么模式的样板；
P / E / B —— 人群、带 modality / scope / dynamics 的环境层、以及行为函数实际产出什么；
一步是什么与跑多久 —— 这一点各案例差异极大（一轮迁居、一个信息截止日、平台上的一个回合、一个训练 episode）；
结果 —— 真实的轨迹表加解读，或者一句明确的「本研究以纯结构交付」；
grounding —— 具体到条目的 sourced / proxy / assumed 切分；
可以改什么 —— 该 study 的 adjustable_params，每条都按「改这个，是为了问那个问题」来写，并说明这处改动落成一个新版本还是一个反事实分支。

catalog 才是真正的索引¶

拿到仓库之后，可用研究的最新列表就是 catalog 本身——每个 studies/*/study.yaml 连同它的发现字段（domain、tags、demonstrates、 adjustable_params、reference，以及每个参考研究的 teaches 一行，写明它示范的模式）。sv-init 会自动按这些字段路由新问题：匹配上就 fork （Path A）而不是重建；reference: true 的研究是模板，永不原地修改。

catalog 里的研究比这里的页面多——光是那十一个 abm_* 基准壳就是一例， Sugarscape 是其中做完的样本。随仓库提供的从零构建模板（studies/opinion_diffusion/）同样完全可用，其文档见从零构建 Study。

要读懂上述任何一个目录，从一个 Study 的解剖开始；要把你自己的问题路由进去，见快速开始。