随着 AI 代理在复杂环境中的部署，了解它们的行为变得至关重要。然而，AI 代理的行为科学研究仍然是手动和劳动密集的。我们引入了 AEROBAT，它是第一个用于自动化 AI 代理行为科学研究的多代理系统。给定任意目标行为，AEROBAT 自动执行一条完整的行为科学研究流水线，包括生成假设、设计和执行受控实验、进行行为评估、分析结果并撰写报告。对于 12 个目标行为，我们使用 AEROBAT 生成和测试了 79 个假设，设计了 1,240 个受控实验，并执行了 23,512 个模拟轮。发现了 26 个假设的中等到强的统计证据，包括一些新颖的发现。总之，我们的结果表明，AI 代理的自动化行为科学研究可以补充和扩展手动研究的范围。 博主点评： 本研究通过 AEROBAT 系统实现了 AI 代理行为科学研究的自动化，这将大大提高研究效率，并可能带来更多新颖的发现。这种自动化方法的应用前景广阔，值得进一步关注和发展。