人类社会的历史，究竟是由无数偶然拼凑而成，还是遵循着某种可被计算的规律？这是一个跨越学科界限的古老命题。从阿西莫夫在小说中预言文明兴衰的“心理史学”，到社会学与经济学领域用来观察制度如何从个体互动中涌现的“基于代理的建模”，众多学者都在“必然”与“偶然”之间，探寻社会运行的法则。如今，大语言模型的崛起为这场争论提供了全新的实验场：AI驱动的智能体首次具备了观察、记忆、规划以及连贯拟真的决策能力——“社会模拟”不再仅仅是统计意义上的抽象模型，而是化身为一个个可被观察、追问甚至重新书写的“活”的世界。
在一项名为《入画·清明上河图》（别名“AI汴京”）的学术项目中，我们构建了一套基于多智能体系统的历史模拟与交互机制，让近千年前北宋都城在《清明上河图》中复苏。无论是虹桥上争道的文官武将，还是汴河上摇橹呼号的船夫；无论是脚店茶肆里的账房小厮，还是深宅大院中的官眷仆从；亦或是街头巷尾的算命先生、说书人，风尘仆仆的行脚僧，以及城楼前驼铃声声的西域商队……三教九流，成百上千的人物角色，皆可被扮演和进入。
在游戏中，玩家可以为每个人物的行动做出抉择，后端AI模型则负责推演人物及其所处世界的动态走向。玩家既能参与人物命运，助其达成夙愿，也可另辟蹊径，体验千万种截然不同的人生。更关键的是，在这个模拟系统中，玩家扮演的每个角色并非孤立存在，而是紧密嵌入社会关系网络之中，牵一发而动全身；每一次选择都会引发蝴蝶效应，进而改写汴京城内其他人物的结局。
这不仅仅是一款由AI实时驱动的开放叙事游戏，更是一次由众多体验者共同完成的历史模拟。而在各类历史模拟背后，折射出的是近一个世纪以来关于主观与客观、偶然与必然、微观与宏观的漫长论战。
**一、从心理史学到基于代理的建模：何为历史模拟**
二十世纪中叶，以提出机器人三定律闻名的科幻作家阿西莫夫，在小说《基地》中构想了一种名为“心理史学”（Psychohistory）的想象科学。正如热力学能预测大量微观粒子构成的宏观系统一样，心理史学试图用类似的统计方法，对由百兆级人口组成的宏观社会走向进行尽可能精准的预测。
到了二十世纪九十年代，席德·梅尔开发的游戏《文明》系列，将6000年的人类历史压缩进640K内存的沙盒之中。在这款回合制策略游戏中，玩家可循探索、扩张、开发或征服等不同路径，见证一个个文明的兴衰演进，模拟人类历史的演化进程。
预测未来与解释过去，本质上是一体两面。人类社会的历史是否可被模拟？从历史哲学到社会学、经济学乃至物理学，不同领域的学者对此兴致盎然。但与科幻文学及电子游戏中过于乐观的瑰丽想象不同，真实世界的观点显得复杂而多元。
早在二十世纪三十年代，阿西莫夫尚未构想心理史学前，哲学家卡尔·波普尔便在《历史决定论的贫困》中断言：“历史命运之说纯属迷信，科学的或任何别的合理方法都不可能预测人类历史的进程。”其理由是，“人类历史的进程受人类知识增长的强烈影响”，而我们“不可能用合理或科学的方法来预测科学知识的增长”。这一断言映照了当时历史学界逐渐壮大的怀疑主义先声——对宏大叙事、历史铁律及客观真理的深刻质疑。
以德国史学家兰克为代表的客观主义史学，曾赋予历史学一种近乎科学的自信：通过严格的史料批判，历史学家能让过去“如实直书”地复现。它假定，只要方法得当，过去便可如实验室现象般被精准还原，人们得以获知历史的全部真相。而以布罗代尔为首的年鉴学派，则引入地理学、经济学、社会学工具，试图在更深、更长时段的结构中，捕捉更复杂的历史真实。无论方法论如何革新，历史学家们长久怀抱着一个共同信念：真实、客观的过去是存在的，历史学的任务便是在风浪中逆行，最终抵达它。
这种信念的动摇，源于二十世纪中后期相对主义、后现代史学与微观史学的兴起。如海登·怀特所言，历史学建立的并非客观真相，而是一种修辞构造，是史学家赋予混沌过去以情节和意义的叙事行为。对历史客观性的信仰，从此蒙上了一层迷惘底色。二十世纪末，美国历史学家彼得·诺维克回顾百年学术史时，将为寻找“历史客观真理”的努力命名为“那高尚的梦想”——一个既令人向往又不断破碎的梦想，一场驶向真相的集体航行。
历史学内部对客观性与叙事性的反思，并不意味着放弃历史解释；它使历史学家更警惕整齐的因果链条，更重视材料、语境与个体经验的复杂性。而在相邻的社会科学研究中，学者们从另一路径继续追问类似问题：能否在承认历史复杂性的前提下，抽象出某些社会机制，进行有限度的检验与推演？例如：人口为何迁徙，市场如何形成，城市为何扩张，国家如何走向统一或分裂。在此路径上，社会学家、经济学家及复杂系统研究者发展出了“基于代理的建模”（Agent-Based Modeling, ABM）方法——从拥有特定行动规则的“代理”出发，观察它们在反复互动中如何逐渐涌现出宏观秩序。
这听起来像是对阿西莫夫心理史学的回应，但野心更为克制。ABM不宣称能预测未来，也不试图复原唯一正确的过去；它更像是一种将历史问题转化为“条件—行动—结果”的实验方法：如果地理环境不同，国家是否仍会统一？如果制度规则改变，市场是否还会形成？如果某个微小选择偏离轨道，一个国家、一座城市或家族的命运是否会有不同走向？
长期以来，ABM中的“代理”主要由预设规则驱动。近年来，在大语言模型浪潮下，由AI驱动的“代理”开始拥有更复杂的记忆、目标、关系与语言能力。“斯坦福小镇”是最著名的例子之一：25个由大语言模型驱动的虚拟居民在沙盒小镇中生活，展现出近似真实社会互动的行为模式。这类实验被称为“生成式智能体”（Generative Agents），开启了用AI进行“社会模拟”（Social Simulation）的新方向。
我们的历史模拟实验正是在此背景下展开。它既非制造全知全能的心理史学，也非复原唯一真实的北宋汴京，而是将大语言模型驱动的多智能体系统迁移至具体历史情境，在史料、规则与生成式AI之间搭建一个可进入、可观察、可改写的历史沙盒；在过往一个多世纪关于历史规律、客观性与叙事的漫长争论之后，提供一种新的可能性。
**二、把果冻钉在墙上：跨越宏观与微观**
历史模拟有不同的尺度。布罗代尔曾区分三种历史时段：转瞬即逝的“事件”如海面浪花，起伏进退的“局势”如经济周期与社会结构波动，以及深藏水下几乎静止的“长时段”如地理环境与文明惯性。无论是《文明》系列的宏观沙盘，还是心理史学式的统计预测，处理的大多是长时段与中时段——制度、气候、人口、疆域。而AI驱动的多智能体系统给了我们难得机会，去处理最难被模拟的维度：转瞬即逝的、属于个体的“事件”。
《清明上河图》正是一幅凝固在绢本之上的微观生活切片：汴河、虹桥、街市、城门、车马、船只、店铺、人群，在同一绵延空间里彼此交错。它的尺度微妙——足够大，容纳一座城市的交通、贸易、阶层与秩序；又足够小，让我们仍能看见船夫急促的手势、行贩担子上花花绿绿的杂货、看客在人群边缘停驻的片刻。让这样一幅画“活”起来，意味着要同时处理两种历史：大写的历史（History），和无数小写的人物（Individuals）。
这是项目中最具挑战之处，如同硬要把果冻钉在墙上（Nailing jelly to the wall）：果冻形状随手指力道不断改变，越想精确固定，它越从指缝滑走。我们要钉住的“果冻”，正是历史本身流动而不确定的质地——尤其是当成百上千个由AI驱动的人物彼此牵动，在同一世界演化。为此，我们搭建了一套由确定性程序与生成式模型协同运行的系统：宏观的历史年表、制度约束与社会背景构成不可更改的先验数据库；分布式人物智能体各自产生意图与决策；动态更新的“世界记忆”维护世界秩序一致性。宏观相对静止，微观保持开放——这是系统运行的基本秩序，也是我们克服AI幻觉、维系历史书写与人物记忆一致性的方式。它既秉承了定量研究和宏观史学要把“计算”进行到底的信念，也糅合了微观史学在蛛丝马迹中观察个体、寻找故事的趣味——作为“科学”的历史学与作为“文学”的历史学，在此刹那交汇：前者在历史中寻找客观且注定的规律，后者则在历史中打捞无数偶然凝结成的故事。
**三、可交互的数字人文：游戏开发的缘起和真实经历**
自幼年起，我便一直是电子游戏的忠实玩家。事实上，相较于《文明》这类专注策略的历史模拟游戏，《荒野大镖客》、《巫师》等开放世界游戏在我的游玩列表中排名更靠前。博士研究后半段，我曾在腾讯游戏光子工作室实习，为一款武侠题材开放世界MMO游戏搭建NPC生态。数字人文的研究让我终于有机会将学术与兴趣结合。我在该游戏中用到的所有技术，几乎都与过往研究经历密切相关：人物信息与关系的数据库建构，得益于我在哈佛中国历代人物资料数据库（CBDB）和港大中国族谱数据库（CGDB）等项目积累的经验；人物间动态更迭的关系网络，源自博士期间研究铜器铭文中家族关系时所运用的社会关系网络分析方法；人物在不同抉择下产生的不同性格，与我在历史心理学领域的研究相互映照；基于大语言模型的多智能体系统，则是近两年来我关注和实践最多的方向。可以说，该项目是从过去所有研究的根系上生长出来的，也是我得以最终完成它的原因。
搭建最初原型Demo时，整个项目从底层开始，前端到后端几乎都是纯“手搓”。从前在游戏公司实习的经历，使我得以真正接触游戏引擎；而受益于这些年科研项目的实践，构建Multi-Agent系统的工程经验也很容易迁移到游戏开发中。不过，从第二版起，我开始频繁使用AI Coding工具，几乎不再手写底层代码，更多只在顶层设计与工程架构上进行构思，对已生成的代码做微调，偶尔修复一些意想不到的BUG。美术与音乐也多采用AIGC方式完成；相较而言，动画生成更为不易。即使是SOTA模型，也缺乏充分可控性，生成过程像是在“掷骰子”。有时只为了一个任务的完满，仍需漫长微调与测试。
开发过程从去年年中持续至今年年初，大半年的时间里，几乎所有节假日和工作闲暇都用在了这个项目上。根据我自己记录的开发日志粗略估算，总共花费了三、四百个小时——从夜晚到清晨，有许多连续工作的不眠之夜——但动手创造世界的乐趣总是让人充满动力，乐此不疲。很开心，它终于能够面世。随着AI技术发展，尤其是今年以来，大模型工程开发能力的极大提升，使得端到端生成游戏已无限接近现实。开发并创造新游戏，已不再需要如此繁重工作，但创意的重要性愈发凸显，以及更重要的，对游戏机制的本质思考。
需提及的是，在谈论AI+游戏时，容易混淆两种概念：一种是使用AI辅助开发游戏，包括AI编程、生成文案或美术资产等，AI主要在开发阶段提高效率，但在游戏开发阶段结束后退场；另一种则是AI实时驱动游戏，AI在玩家实际游玩阶段始终在场，成为游戏系统一部分，担当必不可少角色，与游戏机制密切结合。前者的最终产物仍是传统游戏，后者代表新方向；为加以区别，现在通常将后者称为“AI原生游戏”。
我们的项目属于AI原生游戏的一种，在游戏后端系统中，AI担负了实时推演、维护世界状态与角色记忆、判定角色行为等不同模块的重要功能——也正是得益于此，游戏并不局限于传统游戏预先写定的故事线，而是拥有真正意义上无穷无尽的分支与结局。
这是最让人兴奋的地方，而未来还有无限的可能性。
**四、AI驱动的历史模拟框架：游戏背后的展望**
在开发这个游戏的过程中，诞生了一个更为长期、具有普适性的项目——FISH（Framework for Interactive Simulation of History，可交互的历史模拟框架）。该项目与我即将在港大开设的两门课程密切相关：一门是数字人文（Humanities and Digital Technologies, HDT）本科项目的选修课，题目是Humanities at Play: Game and Interactive Design（游玩人文：游戏与可交互设计）；另一门则是共同核心全校通选课，题目是History in the Machine: Can AI Simulate Human Civilizations（机器中的历史：AI可以模拟人类文明吗）。
目前，《入画》试玩版已开放数百个可扮演角色，覆盖数十种市井职业，我们也在持续扩充人物与玩法。而FISH的野心不止于清明上河图：我们希望这套糅合了历史先验数据库、共享世界记忆与多智能体叙事生成的框架，未来能被移植到其他历史时期、其他文明，甚至其他类型的史料载体之上——不止于长卷，也可以是方志、账本、书信、器物。从一座汴京城，到更多沉睡在史料与馆藏中的世界；从历史模拟，走向更广泛意义上的社会模拟——这是我们希望通过FISH长期投入的方向。它既是我们在港大课堂内外持续推进的研究与教学工具，也希望能吸引更多校内外学者、开发者与玩家，一起参与到这场“把果冻钉在墙上”的实验中来。
从基于规则的代理建模，到AI驱动的多智能体系统，历史模拟背后的方法与技术，始终在持续迭代；但历史模拟的本质——人类对于“必然性”与“偶然性”的好奇心——则是永恒的。但愿我们都能永远保有这样的好奇心，因为这正是为数不多的、AI难以取代的东西。
（注：《入画》项目已入选2026年世界互联网大会文化遗产数字化案例集。项目网页：https://fishframe.net/itp。）
