目录

1. 引言

2. 智能体技术在客流预测仿真中的核心价值

3. 智能体在客流预测仿真中的关键技术作用

4. 智能体客流预测仿真的发展路径

5. 结论与展望

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摘要：随着城市化进程加速和大型活动日益频繁，客流管理已成为公共安全与运营效率的核心议题。传统预测方法在应对复杂、动态的客流场景时面临诸多局限，而智能体技术通过其自主性、交互性和演化性，为客流预测仿真提供了新的范式。本文系统探讨了智能体技术在客流预测仿真中的核心价值、关键技术作用及发展路径。研究表明，智能体技术通过微观与宏观相结合的建模方式，在多源数据整合、动态交互仿真、行为认知模拟和政策评估优化等方面展现出独特优势。基于多智能体的仿真系统已在旅游景区、交通枢纽和大型活动等多种场景中成功应用，显著提升了客流预测的准确性与管理决策的科学性。未来，随着人工智能与大模型技术的发展，智能体客流预测仿真将向更精准、更智能、更融合的方向演进，为城市公共安全与智慧管理提供关键支撑。

关键词：智能体技术；客流预测；多智能体系统；行为仿真；发展路径

1. 引言

城市人口集聚和大型活动常态化使客流管理成为现代城市治理的重要挑战。传统客流预测方法多基于集计模型和静态统计分析，难以有效捕捉个体行为的复杂性、群体交互的动态性以及环境因素的突变性。这些方法在应对节假日景区客流高峰-1、大型活动散场-10和交通枢纽高峰期-5等复杂场景时，往往表现出局限性，导致预测偏差和管理滞后。

智能体技术作为一种"自下而上"的建模方法，通过模拟具有自主决策、环境感知和交互沟通能力的智能体行为，能够自然地表征客流系统中个体与群体的动态演化过程。近年来，随着人工智能、大数据和计算能力的快速发展，智能体技术在客流预测仿真领域展现出强大潜力与应用价值-4。例如，巨有科技在故宫博物院应用的AI客流预测系统，能够以15分钟为间隔刷新未来两小时的客流预测曲线，当拥挤度超过阈值时自动向游客推送分流建议-1；港铁公司与香港科技大学合作的"客流预测模型"，通过整合公共交通数据与大型活动信息，构建地铁网络的数字孪生模型，有效预测演唱会散场后的乘客分布与流向-10。

本文旨在系统分析智能体技术在客流预测仿真中的价值作用与发展路径，深入探讨其核心优势、关键技术实现方式以及未来演进趋势，为智能体技术在客流管理领域的深入应用提供理论指导和技术参考。

2. 智能体技术在客流预测仿真中的核心价值

智能体技术通过模拟个体行为决策及其交互作用，实现了对复杂客流系统的深度刻画，在多源数据整合、动态交互仿真、行为认知模拟和政策评估优化等方面展现出显著价值，为客流管理提供了全新的研究方法与应用范式。

2.1 多源数据整合与复杂系统解析能力
智能体技术具有强大的多源异构数据整合能力，能够将传统难以融合的静态与动态、宏观与微观数据统一纳入仿真框架。在"智瞰甘肃AI文旅大模型"项目中，技术团队整合了文化资源、游客行为、政策法规等全域数据要素，并融合了公安、民航、铁路、气象、环保、景区等13类跨行业数据，构建了包含30万条高质量数据的微调数据集，形成了近60种文旅专项分析模型-3。这种多源数据的深度融合，使智能体模型能够更全面地感知系统状态，更精准地解析客流形成机制。此外，智能体技术通过构建多层次、多粒度的建模框架，实现了对复杂客流系统的结构性解析。如同济大学在研究中所采用的方法，将城市空间内人群流动这一复杂过程分解为个体智能体行为、智能体间交互以及智能体与环境互动三个层次，从而在深层次上揭示人群流动复杂过程的特征和规律-4。

2.2 "微观-宏观"关联与动态交互仿真优势
智能体技术独特的"自下而上"建模范式，使其能够通过模拟微观个体行为自然涌现出宏观群体模式，有效建立了微观决策与宏观现象之间的桥梁。东南大学在研究中构建的城市多模式组合出行智能体仿真系统，通过模拟个体出行者的决策过程（如交通方式选择、路径规划等），成功再现了城市综合交通系统的宏观运行状态，为分析交通出行方式构成、行为特征和交通网络布局合理性提供了有效手段-9。这种"微观-宏观"关联机制使管理者能够通过调节微观参数（如入口游客数、游客在景点的停留时间以及流向景点方向的客流量）来预测系统宏观状态的变化，为客流调控提供了精准抓手-7。

智能体技术的另一核心价值在于其对动态交互过程的实时仿真能力。与传统静态模型不同，智能体模型能够模拟智能体之间、智能体与环境之间的持续互动，从而捕捉客流系统的非线性演化特征。例如，在北京联合大学对颐和园景区的仿真研究中，通过构建游客到达、游客移动、游客停留等基本行为模型，系统能够灵敏反映参数变化引起的景点游客数量波动，为景区客流管理提供了有效的仿真实验平台-7。

2.3 个体行为认知与决策过程模拟
智能体技术对个体行为机理的深度刻画，使其能够突破传统模型对行为假设的简化，更真实地反映客流系统中的人类决策过程。港铁的"客流预测模型"以香港公共交通系统的公开数据为基础，融入了港铁乘客的出行数据，包括大型活动期间超过100天的乘客行为数据，建立了涵盖数十亿组数据资料的港铁网络数字孪生模型-10。这种基于真实行为数据的建模方式，使智能体能够学习并复现人类在特定情境下的决策逻辑，如路径选择、停留判断和应急反应等。

近年来，随着行为科学、认知心理学与人工智能的交叉融合，智能体对行人行为动机和决策机制的模拟日趋深化。兰州大学等机构开发的"智瞰甘肃AI文旅大模型"中，首创了"Agent+RAG"协同智能体架构，实现跨任务端到端服务闭环，同时构建了全国领先的"语义地图+时空推理"模型，为文旅行为分析提供了创新性工具-3。这些技术进步使智能体能够更精准地捕捉游客的意图形成与决策过程，从而提升客流预测的前瞻性与准确性。

2.4 政策测试与管理决策支持价值
智能体技术为客流管理提供了安全、经济、高效的政策实验室，使管理者能够在实际实施前评估不同管控措施的效果与影响。专利CN119721503B中介绍的基于AnyLogic平台的地铁车站动态客流管控方法，通过生成地铁车站布局图和多智能体行人逻辑图，开展仿真模拟，验证评估不同客流管控场景下的客流疏导效果-2。这种基于仿真的政策测试，能够显著降低实地试验的成本与风险，优化管理决策的质量。

此外，智能体仿真系统还能够为实时管控提供决策支持。如乌镇景区通过动态定价系统，在淡季自动调整票价策略，实现营收增长30%-6；敦煌莫高窟通过预约时段价格杠杆，成功将40%游客引导至非黄金时段，使洞窟承载量始终控制在安全阈值内-1。这些应用案例表明，智能体技术不仅能够预测客流状态，还能够生成具体的调控参数与措施，为景区管理者的客流管理实践提供量化支持。

表1：智能体技术在客流预测仿真中的核心价值与应用体现

价值维度	技术特点	应用体现	典型案例
多源数据整合能力	融合静态与动态、宏观与微观数据	构建统一数据底座，支持精准预测	甘肃文旅大模型整合13类跨行业数据-3
"微观-宏观"关联	自下而上建模，微观行为涌现宏观模式	通过参数调节预测系统宏观状态	颐和园仿真系统灵敏反映参数变化-7
个体行为认知	模拟人类决策逻辑与行为动机	精准预测个体路径选择与停留判断	港铁模型融合数十亿组乘客行为数据-10
政策测试支持	提供政策实验室，评估管控效果	生成具体调控参数，优化管理决策	地铁车站动态客流管控仿真-2

3. 智能体在客流预测仿真中的关键技术作用

智能体技术在客流预测仿真中发挥着多种关键技术作用，从微观行为建模到多智能体协同，从动态路径规划到应急疏散仿真，构成了完整的技术体系，为客流管理提供全方位支撑。

3.1 微观行为建模与仿真作用
微观行为建模是智能体技术的基础与核心，通过精细化刻画个体行为规则，为客流预测提供真实可靠的仿真基础。在北京联合大学对颐和园的研究中，团队构建了包含游客到达、游客移动、游客停留三大类行为的仿真模型-7。其中，游客到达模型模拟不同入口的游客到达率随时间的变化规律；游客移动模型模拟游客在景点间的移动路径与速度；游客停留模型则模拟游客在景点前的排队、游览与休息等行为。这些精细化的行为模型使仿真系统能够准确再现景区内客流的时空分布特征。

智能体技术在模仿人类认知与决策过程方面也展现出强大能力。一项关于Zero-Shot Human Mobility Forecasting（零样本人类移动预测）的研究提出通过大语言模型与分层推理相结合的方法，将预测过程重新构造为自然语言问答范式，利用LLMs对用户历史和环境的语义理解，有效处理先前未见过的预测场景-8。这种方法突破了传统模型对历史数据的依赖，使智能体能够在数据稀疏甚至缺失的情况下依然保持预测能力。

3.2 多智能体协同与群体行为涌现
多智能体系统通过模拟个体间交互与群体动力学过程，自然呈现出真实的群体行为模式。同济大学的研究提出了一个基于多智能体系统的用于城市空间人群流动形态模拟模型框架，该模型能对城市空间内人群流动这一复杂过程进行动态模拟，在深层次上揭示人群流动复杂过程的特征和规律-4。这种基于多智能体的仿真方法，将宏观的人群流动形态分解为微观的个体决策与交互，实现了对群体行为形成机制的深度解析。

在复杂枢纽环境中，多智能体协同仿真对于理解客流瓶颈形成机制与优化空间设计尤为重要。针对枢纽站内旅客流线优化研究，学者构建了支持细致描述旅客行为的智能体仿真框架，基于仿真框架搭建枢纽站场流线仿真模型，然后根据实际数据验证模型的可靠性，最后结合仿真结果构建枢纽站的流线组织优化方案-5。研究表明，构建的智能体模型及其方法可以支撑枢纽站内的行人流线仿真，以较低的误差模拟行人在设施内的运动行为，通过设施优化方案能够有效减少旅客流线冲突，提高旅客通行效率-5。

3.3 动态路径规划与实时导引作用
智能体技术在动态路径规划与实时导引方面发挥着关键作用，使客流管理系统能够根据实时状态主动引导个体行为，优化整体客流分布。巨有科技在故宫博物院应用的系统中，当系统检测到太和殿区域拥挤度达85%时，会自动向尚未入园的游客推送建议，引导他们优先游览文华殿或钟表馆等相对空闲的区域-1。这种基于实时预测的主动导引策略，能够有效平衡景区内各区域的客流压力，提升游客体验。

类似的路径规划与导引策略也在城市交通系统中得到应用。港铁公司在启德站引入的"智慧分流系统"，运用影像分析及人工智能技术，通过闭路电视影像辨识及显示车站关键位置的实时数据，乘客可通过大堂的多部电视随时了解月台候车情况；车站职员亦可随时调配人手按需实施分流措施-10。这种基于实时监测的动态导引，使管理系统能够快速响应客流变化，防止局部拥挤加剧，提升系统整体效率。

3.4 应急疏散与异常情景仿真
智能体技术在应急疏散仿真与异常情景评估中具有不可替代的价值，为公共安全风险管理提供科学依据。同济大学的研究中，专门针对道路异常时的人群疏散进行了模拟实验，展示了在突发事件下人群的疏散过程与可能出现的瓶颈点-4。这类仿真能够识别疏散系统中的薄弱环节，为应急通道设计、疏散 signage 布置等提供优化建议。

在景区安全管理中，智能体仿真同样发挥着重要作用。如某山区景区通过智能监控系统提前预警山体滑坡风险，及时疏散游客200余人，实现零伤亡-6。这类应急响应系统的背后，往往有基于智能体仿真的情景预演与预案优化，使管理系统能够在真实事件中做出快速、科学的响应。

表2：智能体在客流预测仿真中的关键技术作用与实现机制

技术作用	核心实现机制	应用场景	典型效果
微观行为建模	精细刻画个体行为规则与决策逻辑	景区游客行为仿真、交通出行模拟	准确再现客流时空分布 pattern-7
多智能体协同	模拟个体交互与群体动力学	枢纽站流线优化、城市人群流动模拟	揭示群体行为形成机制，优化空间设计-4-5
动态路径规划	基于实时状态的主动导引策略	景区客流分流、地铁站导引	平衡区域客流压力，提升系统效率-1-10
应急疏散仿真	异常情景模拟与风险评估	突发事件疏散、安全管理	识别疏散瓶颈，优化应急预案-4

4. 智能体客流预测仿真的发展路径

智能体客流预测仿真技术经历了从萌芽到成熟的多阶段演进，正在向更加智能、融合、可信的方向发展。梳理其发展路径，有助于把脉技术趋势，明确未来方向。

4.1 技术演进与阶段性突破
智能体客流预测仿真的发展大致经历了三个主要阶段：初期探索阶段（2000年前后），研究主要集中在基础理论框架和多智能体系统构建，如同济大学2006年的研究提出的基于多智能体的人群集散动态模拟模型框架，为后续研究奠定了基础-4；技术深化阶段（2010-2020年），随着计算能力的提升和数据资源的丰富，智能体模型的应用场景不断扩展，行为建模日趋精细，如北京联合大学2014年对颐和园景区的研究，通过2年的实际观测数据构建了更为精准的游客行为模型-7；融合创新阶段（2020年至今），智能体技术与大数据、人工智能、数字孪生等前沿技术深度融合，应用效果显著提升，如2025年甘肃文旅大模型和港铁客流预测模型所示范的，智能体客流预测已进入实用化、规模化阶段-3-10。

4.2 现状挑战与瓶颈分析
尽管智能体客流预测仿真取得了长足进步，但仍面临多方面的挑战与瓶颈。数据质量与共享机制方面，多源数据的融合仍存在技术、标准与制度障碍，如甘肃文旅大模型虽然整合了13类跨行业数据，但此类跨部门数据共享的成功案例仍属少数-3。模型复杂度与计算效率的平衡难题，随着智能体规模增大和行为规则细化，计算需求呈指数级增长，制约了大规模实时仿真的实现。行为建模的真实性与验证难度，尽管当前模型能够模拟多种行为，但对人类复杂决策过程的刻画仍显简化，且模型验证多限于局部场景，缺乏系统性的验证框架-7。

此外，智能体技术在实际应用中还面临伦理与隐私挑战。如某景区因未公开预测算法逻辑遭质疑，后被迫推出客流透明度指数，实时显示预测模型的关键参数-1；系统可能存在算法歧视风险，如优先为高消费游客预留黄金时段，需要通过公平性审计确保资源分配均衡-1。这些伦理问题若不能妥善解决，将制约智能体技术的广泛应用。

4.3 未来趋势与发展方向
面向未来，智能体客流预测仿真将向以下几个方向发展：技术融合化，智能体与大数据、AI、物联网、数字孪生等技术深度融合，形成更强大的感知、分析与决策能力。如巨有科技提出的未来景区愿景，随着5G、数字孪生等技术的成熟，景区资源调度将迈向更高效、更可持续的新阶段-6；建模精准化，随着行为科学与人工智能的结合，智能体行为建模将更加贴近真实人类决策。如Zero-Shot Human Mobility Forecasting研究展示的，通过大语言模型与分层推理相结合，可以更精准地捕捉用户意图和动态适应多样化情景-8；平台通用化，智能体仿真平台将从专用系统向通用平台演进，支持多场景、跨尺度的客流仿真分析。如AnyLogic平台已应用于地铁车站、交通枢纽等多种场景的客流仿真-2；应用实时化，智能体仿真从离线分析向在线实时预测与调控演进，如故宫博物院系统以15分钟为间隔刷新预测结果-1，港铁系统实时分析闭路电视影像辅助分流决策-10。

4.4 发展建议与推进策略
为促进智能体客流预测仿真的健康发展，建议从以下几个方面着力推进：加强数据基础设施建设，建立跨部门、跨领域的数据共享机制与标准，为智能体模型提供丰富、高质量的训练数据；重视伦理治理与隐私保护，在技术发展初期构建伦理框架与治理体系，确保技术应用的公平、透明与可控；促进产学研用协同创新，如港铁与香港科技大学的合作模式-10，加速科研成果向实际应用的转化；构建开放共享的技术生态，推动仿真平台、模型组件与评估标准的开放共享，降低技术应用门槛，促进创新活力。

5. 结论与展望

智能体技术为客流预测仿真提供了全新的研究范式与方法论体系，通过其"自下而上"的建模思路、对个体行为的精细刻画以及多智能体协同仿真机制，克服了传统客流预测方法的诸多局限，在旅游景区、交通枢纽、大型活动等多种场景中展现出显著价值与优势。

智能体技术在客流预测仿真中的核心价值体现在多个维度：其一，通过多源数据整合与复杂系统解析能力，构建了对客流系统的整体性认知；其二，通过"微观-宏观"关联与动态交互仿真，揭示了个体行为与群体模式之间的内在联系；其三，通过个体行为认知与决策过程模拟，提升了客流预测的精准性与前瞻性；其四，通过政策测试与管理决策支持，为客流管理提供了科学依据与实验平台。

智能体技术在客流预测仿真中的关键技术作用涵盖了从微观到宏观、从常规到应急的全谱系功能：微观行为建模为仿真系统提供了真实基础；多智能体协同模拟揭示了群体行为形成机制；动态路径规划实现了客流的主动引导与优化；应急疏散仿真为公共安全提供了风险评估与预案优化手段。这些技术作用共同构成了智能体客流预测仿真的完整能力体系。

面向未来，随着人工智能、大数据、物联网等技术的持续突破，智能体客流预测仿真将向更精准、更智能、更融合的方向演进。特别是大语言模型与智能体的结合，有望进一步提升系统对人类意图与决策的理解能力，突破零样本预测等前沿领域-8；数字孪生技术与智能体的融合，将构建与物理世界同步演化的虚拟客流系统，实现更精准的预测与更科学的决策-6。

同时，智能体客流预测仿真技术的发展也需关注伦理治理、隐私保护与技术标准化等关键议题，确保技术创新与社会价值的和谐统一。通过加强数据基础、促进产学研用协同、构建开放生态等策略，推动智能体客流预测仿真技术的健康发展，为城市公共安全与智慧管理提供更强支撑。

总之，智能体技术正引领客流预测仿真进入新的发展阶段，其价值作用日益凸显，发展前景广阔。随着技术的不断成熟与应用的深入拓展，智能体客流预测仿真将在构建更安全、更高效、更人性化的客流环境中发挥越来越重要的作用。