MatrAIx

Simulate before reality.

面向异构模拟用户、以人格驱动的人口级规模基础设施，用于评估 AI 系统与交互式产品。

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在 YouTube 上观看 MatrAIx 演示

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--- **MatrAIx** 是一套面向异构模拟用户、以人格驱动的人口级规模基础设施，用于评估 AI 系统与交互式产品。它不依赖「通用」或可互换的用户假设，而是将抽样得到的人格记录实例化为 LLM Agent，并在四类环境中以可复现任务驱动运行 —— **Survey（问卷）**、**AI Chatbot（对话）**、**Web**，以及 **App**（原生桌面与移动端，含 macOS 与 iOS）。 其基础是一套共享的 **1,290 个类别维度** 人格 Schema，覆盖背景、心理、能力与行为。人格结合了感知依赖关系的合成生成与基于证据的真人数据锚定（grounding）；经确定性、质量过滤的 **百万人格** 核心集（coreset）已在 [Hugging Face](https://huggingface.co/datasets/MatrAIx2026/MatrAIx_Persona_1M_Public_Release) 公开发布，供研究使用。共享遥测、任务自有的验证与报告机制，将个体响应与轨迹同子群体及总体人口层面的发现衔接起来。 名称致敬 *The Matrix*：这是一个便于探索、压力测试与假设生成的模拟世界，**不能替代来自真实人群的证据**。 ## 动态与认可 - **学术评论** — [*Can We Simulate the World?*](https://aiscientist.substack.com/p/can-we-simulate-the-world) — Mayank Kejriwal，[*AI Scientist*](https://aiscientist.substack.com/) - **研究精选** — 登上 [Hugging Face Papers](https://huggingface.co/papers/2608.04205)（[每日论文，2026-08-10](https://huggingface.co/papers/date/2026-08-10)） - **媒体** — [《福布斯》](https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2026/08/26/using-eight-billion-ai-personas-for-psychology-research-has-its-ups-and-downs/) · [《新苏黎世报》周日版](https://www.nzz.ch/nzz-am-sonntag/report-und-debatte/die-ki-vermessung-der-menschheit-unsere-acht-milliarden-doppelgaenger-ld.10019342) · [新智元（36氪）](https://www.36kr.com/p/3932853833759876) · [Numerama](https://www.numerama.com/tech/2308727-ces-chercheurs-ont-cree-83-milliards-dhumains-virtuels-pour-tester-des-produits-a-notre-place.html) · [Infobae](https://www.infobae.com/tecno/2026/08/10/asi-prueba-la-ia-un-mundo-con-8300-millones-de-personas-digitales-matraix-es-el-metaverso/) · [HispanicAd](https://hispanicad.com/news/harvard-and-mit-built-8-3-billion-ai-personas-to-simulate-the-world-report/) · [AI时报](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=213824) · [Startup Fortune](https://startupfortune.com/harvard-and-mit-built-an-ai-model-of-83-billion-people-to-test-products-on/) · [《福布斯》土耳其版](https://www.forbes.com.tr/saglik/hastaya-dokunmadan-once-8-3-milyar-kez-denemek-sagligin-yeni-test-dunyasi-matraix) · [《连线》捷克版](https://www.wired.cz/news-beat/harvard-a-mit-vytvorily-ai-simulaci-obsahujici-83-miliardy-virtualnich-lidi) - **产业评论** — Cisco 副总裁兼 CTO [Gianpaolo Barozzi](https://lnkd.in/p/gE9cV2nw) 有讨论 - **社交** — 登上 [X 热门专题](https://x.com/i/trending/2086626337561911419) ## 发布 - **[2026-08-04]** 技术报告发布于 arXiv：[MatrAIx: Simulating the World with 8.3 Billion Persona Agents](https://arxiv.org/abs/2608.04205)（`2608.04205`）。 - **[2026-08-01]** 在 Hugging Face 发布 [Persona 1M](https://huggingface.co/datasets/MatrAIx2026/MatrAIx_Persona_1M_Public_Release)（约 100 万条经质量过滤的人格）。 - **[2026-07-31]** 开源 Playground 与任务库：[MatrAIx-Persona-8B](https://github.com/MatrAIx-ai/MatrAIx-Persona-8B)。 - **[2026-07-29]** 立场短文：[From Personas to Simulated Users](https://matraix.ai/research/survey-from-personas-to-simulated-users.html)。 ## 环境要求 - [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) - [uv](https://docs.astral.sh/uv/) 与 Python 3.12 - Node.js 20+（仅 Playground / viewer 前端需要） - 人格 Agent 示例所需的模型 API Key —— 见 [agents.md](../environment/agents.md) > **Windows 用户**：请在 > [WSL2](https://learn.microsoft.com/windows/wsl/install) 中运行全部命令——打开 > PowerShell 执行 `wsl --install`（会安装 Ubuntu），然后把仓库 clone 到 **WSL > 文件系统内**（如 `~/MatrAIx`，不要放在 `/mnt/c/…`，后者慢得多），并在 Docker > Desktop → Settings → Resources 中开启 *WSL integration*。之后本 README 中的所有 > 命令均可原样运行。不支持原生 PowerShell/cmd（任务验证脚本依赖 `bash`）。 ## 安装 ```bash git clone && cd MatrAIx uv venv --python 3.12 uv pip install -e . uv pip install pytest pytest-asyncio httpx uv pip install -e packages/playground uv pip install -e packages/harbor-langsmith uv pip install -e packages/rewardkit ``` 作业与任务统一用 **`uv run matraix run …`** 运行——它会自动配置完整的启动环境，并委托给 Harbor 运行时执行。运行时工具（如 `harbor view`、`harbor upload`）仍使用 **`uv run harbor …`**。 在 GUI 或 CLI 任务运行前，设置与你的提供商匹配的模型 API Key（冒烟测试不需要）： ```bash export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." # anthropic/claude-* 模型 # export OPENAI_API_KEY="sk-..." # openai/gpt-* 模型 ``` 完整 Key 对照见 [agents.md](../environment/agents.md)。 Playground 也可从 `application/playground/.env.local` 加载 Key。 ### 导入 Persona 1M（推荐） 仓库内 `matraix-persona-dev-sample`（约 200）仅用于冒烟测试。真实群组（cohort）与 Playground 采样请导入公开的 1M 数据集： ```bash huggingface-cli download MatrAIx2026/MatrAIx_Persona_1M_Public_Release \ --repo-type dataset \ --local-dir persona/datasets/matraix-persona-1m/release ``` Playground：Dataset → **`matraix-persona-1m`**。CLI：`--dataset persona/datasets/matraix-persona-1m`。 详情：[Handbook § Persona 1M](../README.md#3-persona-1m-recommended)。 ## 快速开始 ### 冒烟测试（smoke tests） 安装后先跑这两条检查（无需 API Key）。合在一起就覆盖默认路径下的四类任务 （Survey、Chat、Web、OS-app）： | 检查 | 确认你可以跑 | 命令 | |------|--------------|------| | **不用 Docker** | Survey、Chat | `uv run matraix smoke application/tasks/example-survey_product-feedback` | | **需要 Docker** | Web、OS-app | `uv run matraix run -c configs/jobs/example-job-recipe/harbor-smoke-local.yaml` | 第一条通常几秒内打印 `Smoke: ok`。第二条首次会构建本地镜像（几分钟），成功后输出在 `jobs/harbor-smoke-local/`。步骤说明：[quickstart §3](../quickstart.md#3-smoke-tests-two-lanes)。 ### GUI 任务运行 Playground 可选择任务、抽样人格，并启动与 CLI auto 模式相同的 Matraix Playground job。 启动 API + 前端（两个终端）： ```bash # 终端 A — API VENV=.venv bash application/playground/backend/run_dev.sh # 终端 B — 前端 cd application/playground/frontend && npm ci && npm run dev ``` 打开 **http://localhost:5173** → Playground → 选择人格群组 → 选择 Survey / Chat / Web / OS app 任务 → **Lock pipeline** → **Run eval**。 详情：[Playground §10](../quickstart.md#10-playground--play-tasks-visually)。 ### CLI 任务开发 / 运行 **开发** — 复制 `application/tasks/` 下的参考任务，编辑 `task.toml` / `instruction.md` / `input/` / 验证器（verifier），再注册到 Playground （[task-guide.md](../application/task-guide.md)）： ```bash cp -R application/tasks/example-survey_product-feedback \ application/tasks/ ``` | 类型 | 参考任务 | |------|----------| | Survey | `application/tasks/example-survey_product-feedback` | | Chat | `application/tasks/example-chat-api_support_chatbot` | | Web | `application/tasks/example-web-playwright_quote-choice` | | OS-app | `application/tasks/example-computer-use-linux_note-to-csv` | **运行** — 生成 Matraix Playground job（固定 agent + model），再执行： ```bash uv run python application/scripts/generate_application_job.py \ --task application/tasks/example-survey_product-feedback \ --execution-mode auto \ --persona-ids 0042 \ --model-name anthropic/claude-sonnet-4-6 # 使用脚本打印的 export 行与 recipe 路径，例如： uv run matraix run -c configs/jobs/application-task-job-recipe/example-survey-product-feedback-auto-n1.yaml ``` 批量（`--sample-size N`）、过滤条件，以及 chat / web / os-app 示例见： [docs/quickstart.md](../quickstart.md)。 ## 文档 **[MatrAIx Handbook](../README.md)** — 指南，以及 persona / application / environment 文档。

MatrAIx 架构

## 仓库结构 ```text MatrAIx/ ├── persona/ Schema、数据集、合成/策展/验证流水线 │ ├── schema/ 1,290 维人格 Schema │ ├── datasets/ 开发样本池与人格 YAML │ ├── validation/ Grounding / 质量验证套件 │ └── scripts/ 人格 job 与流水线辅助脚本 ├── application/ │ ├── tasks/ Survey · chat · web · os-app 任务规格 │ ├── task-spec/ 共享任务契约 │ ├── playground/ 可视化运行器（后端 API + 前端） │ └── scripts/ generate_application_job.py 与任务工具 ├── environment/ │ ├── runtime/ Matraix Playground runtime │ ├── agents/ 人格条件化 Agent │ ├── task-environments/ Docker 镜像 / sidecar │ └── adapters/ 外部适配器（如 SimpleQA） ├── packages/ playground · rewardkit · harbor-langsmith ├── apps/viewer/ 与 `harbor view` 配对的前端 ├── configs/jobs/ 策展与生成的 Matraix Playground job recipe ├── docs/ Handbook — persona/ · application/ · environment/ ├── examples/ 最小示例任务 ├── src/matraix/ Python 包入口 ├── scripts/ 仓库级辅助脚本 ├── tests/ 单元 / 环境测试 └── jobs/ 本地 Matraix Playground 运行输出（gitignore） ``` 大型生成数据集不纳入 git（见上方 Hugging Face 发布）。 ## 加入社区 [![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-join%20MatrAIx-5865F2?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/knVyQQnRFa) [![X](https://img.shields.io/badge/X-follow%20%40MatrAIx2026-000000?style=for-the-badge&logo=x&logoColor=white)](https://x.com/MatrAIx2026) [![LinkedIn](https://img.shields.io/badge/LinkedIn-follow%20MatrAIx-0A66C2?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white)](https://www.linkedin.com/company/matraix) [![Google Form](https://img.shields.io/badge/Google%20Form-join%20MatrAIx-4285F4?style=for-the-badge&logo=googleforms&logoColor=white)](https://forms.gle/hwEHng5HGWRqcJue9) 1. 加入 Discord —— 昵称格式 **`Full Name - Affiliation`**。填写 Google Form （背景、兴趣、论文署名 / 致谢意向）。 2. 来打个招呼！我们很乐意按共同兴趣或经历帮你对接。 3. 参与 MatrAIx 研究社区，一起协作或贡献！ ## 引用 若你使用 MatrAIx、Persona 1M 数据集或本仓库中的结果，请引用： ```bibtex @article{li2026matraix, title = {MatrAIx: Simulating the World with 8.3 Billion Persona Agents}, author = {Li, Xiaomin and Hao, Yuexing and Hou, Jianheng and Huang, Jintao and Wen, Qianfeng and Huang, Shirley and Liu, Yifan and Liu, Xiaoyi and Fan, Yilan and Wang, Yijun and others}, year = {2026}, eprint = {2608.04205}, archivePrefix = {arXiv}, primaryClass = {cs.AI}, url = {https://arxiv.org/abs/2608.04205} } ``` 论文：[arXiv:2608.04205](https://arxiv.org/abs/2608.04205) · 完整作者名单：GitHub **Cite this repository**（`CITATION.cff`） · 数据集：[Persona 1M on Hugging Face](https://huggingface.co/datasets/MatrAIx2026/MatrAIx_Persona_1M_Public_Release)。 ## Star History Star History Chart ## 许可证 MIT —— 见 [LICENSE](../../LICENSE)。