論文の概要: EconGym: A Scalable AI Testbed with Diverse Economic Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12110v1
• Date: Fri, 13 Jun 2025 09:35:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:45.200714
• Title: EconGym: A Scalable AI Testbed with Diverse Economic Tasks
• Title（参考訳）: EconGym: さまざまな経済タスクでテスト可能なスケーラブルAI
• Authors: Qirui Mi, Qipeng Yang, Zijun Fan, Wentian Fan, Heyang Ma, Chengdong Ma, Siyu Xia, Bo An, Jun Wang, Haifeng Zhang,
• Abstract要約: EconGymは、多様な経済タスクとAIアルゴリズムを結びつけるスケーラブルなテストベッドです。 ユーザは多様なエージェントアルゴリズムで経済的役割を柔軟に構成し、リッチなマルチエージェントトラジェクトリをシミュレートすることができる。 その結果、よりリッチなタスク構成とアルゴリズムの多様性がポリシー空間を広げていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.392383131881877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has become a powerful tool for economic research, enabling large-scale simulation and policy optimization. However, applying AI effectively requires simulation platforms for scalable training and evaluation-yet existing environments remain limited to simplified, narrowly scoped tasks, falling short of capturing complex economic challenges such as demographic shifts, multi-government coordination, and large-scale agent interactions. To address this gap, we introduce EconGym, a scalable and modular testbed that connects diverse economic tasks with AI algorithms. Grounded in rigorous economic modeling, EconGym implements 11 heterogeneous role types (e.g., households, firms, banks, governments), their interaction mechanisms, and agent models with well-defined observations, actions, and rewards. Users can flexibly compose economic roles with diverse agent algorithms to simulate rich multi-agent trajectories across 25+ economic tasks for AI-driven policy learning and analysis. Experiments show that EconGym supports diverse and cross-domain tasks-such as coordinating fiscal, pension, and monetary policies-and enables benchmarking across AI, economic methods, and hybrids. Results indicate that richer task composition and algorithm diversity expand the policy space, while AI agents guided by classical economic methods perform best in complex settings. EconGym also scales to 10k agents with high realism and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は経済研究の強力なツールとなり、大規模なシミュレーションと政策最適化を可能にしている。 しかし、AIを効果的に適用するには、スケーラブルなトレーニングと評価のためのシミュレーションプラットフォームが必要であり、既存の環境は、人口動態の変化、複数政府調整、大規模エージェントのインタラクションといった複雑な経済的課題を捉えていないため、単純化されたスコープの狭いタスクに限定されている。 このギャップに対処するために、さまざまな経済タスクとAIアルゴリズムを接続するスケーラブルでモジュール化されたテストベッドであるEconGymを紹介します。 厳密な経済モデルに基づいて、EconGymは11種類の異種の役割タイプ(例えば、家庭、企業、銀行、政府)、相互作用メカニズム、そして明確に定義された観察、行動、報酬を伴うエージェントモデルを実装している。 ユーザは多様なエージェントアルゴリズムで経済的役割を柔軟に構成し、AIによる政策学習と分析のために25以上の経済的タスクにまたがる豊富なマルチエージェントの軌道をシミュレートすることができる。 実験によると、EconGymは財政、年金、金融政策の調整など、多種多様なドメイン横断タスクをサポートし、AI、経済手法、ハイブリッドのベンチマークを可能にする。 その結果、よりリッチなタスク構成とアルゴリズムの多様性がポリシー空間を拡大し、古典的な経済手法で導かれたAIエージェントは複雑な環境で最高のパフォーマンスを発揮することが示された。 EconGymはまた、高いリアリズムと効率性を持つ10kエージェントまでスケールする。

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