物理的、社会的、経済的、環境的次元を包含する複雑で多層的なネットワークによって特徴づけられる都市環境は、持続可能な都市化において重要な課題を提示します。交通渋滞や汚染から社会的不平等まで、これらの課題は高度な技術的介入を必要としています。ビッグデータ、人工知能、都市コンピューティング、デジタルツインにおける技術革新は、洗練された都市シミュレーションの基盤を築いてきました。しかし、これらの技術的能力と都市問題に対処するための実用的な実装との間にはギャップが存在します。なぜなら、これらはしばしば都市空間における複雑で微妙な人間の行動を捉えることが不足しているからです。最近の大規模言語モデル（LLM）エージェントの進展は、人間のような行動シミュレーションの新たな能力を示しており、都市研究における人間の行動を特徴づける重要な機会を提供しています。本稿では、都市コンピューティング、デジタルツイン、LLMエージェントおよびそれ以外の技術開発についての最近の文献に関する包括的なレビューを提供します。また、複雑な都市システムとエージェントベースのモデルに関する学際的研究についても考察します。さらに、シミュレートされた都市環境におけるLLMエージェントを基盤とした新しい都市生成知能プラットフォームを概念化します。UGIプラットフォームは、LLMエージェントが都市シミュレーターによってエミュレートされたテキストの都市環境内で操作し、自然言語インターフェースを通じて相互作用することを可能にし、多様な知能的かつ具現化された都市タスクのためのオープンプラットフォームを提供します。このようなプラットフォームは、複雑な都市システムシミュレーションにおけるLLMエージェントの力を解き放ち、都市の複雑性を理解し管理するための新しいアプローチを提供します。
Xu et al. (Fri,) はこの問題を研究しました。