Simulación social con agentes de lenguaje sobre el motor OASIS de CAMEL-AI. Diseña personas sintéticas, lanza la red sandbox, observa ronda a ronda y mide polarización, cascadas y cámaras de eco con rigor matemático.
Desde experimentos de aula listos en dos minutos hasta protocolos avanzados de investigación con diseño paramétrico completo.
Elige una plantilla preconfigurada de biblioteca (efecto rebaño, polarización ideológica, rumor viral) y lanza tu primera simulación en menos de 2 minutos sin redactar código ni prompts complejos.
Control granular en cinco capas independientes: perfil demográfico y rasgos Likert de cada persona sintética, matriz de conexiones de la red, plataforma sandbox (Reddit o Twitter), motor LLM y guion temporal.
Clona una población exacta y sométela a dos condiciones experimentales: un contra-argumento temprano frente a silencio institucional, o un algoritmo cronológico frente a recomendación por relevancia.
Una canalización reproducible que traduce hipótesis teóricas en interacciones cuantificables en redes sociales sintéticas.
Generación de agentes con rasgos Likert muestreados de normal truncada en [1, 5], 8 arquetipos o importación CSV/JSON.
Topología relacional previa: aleatoria, modular por comunidades o asignación manual de adyacencias.
Sandbox de Reddit o Twitter con recomendación algorítmica y conexión a Ollama local o modelos comerciales.
Inyección programada de estímulos por ronda, encuestas Likert y entrevistas directas a los agentes.
Métricas de Sarle, grafo dinámico y exportación completa a SQLite, CSV, GEXF y Markdown.
Cada caso formula una pregunta de investigación sustantiva y la resuelve con una métrica matemática explícita.
OASIS Studio no genera texto aleatorio. Opera sobre una máquina de estados estricta y funciones auditables en cada paso de la simulación.
Cada persona no es un prompt genérico. Posee un vector de rasgos de personalidad, orientación valórica, memoria episódica estructurada y un rol sociodemográfico. Cada acción (publicar, votar, seguir, silenciar) se ejecuta a través de llamadas formales a herramientas (function calling) sobre la base de datos de la red social sandbox.
Todas las métricas siguen definiciones formales de la literatura sociométrica y están disponibles en la vista de resultados:
Donde $g$ es la asimetría muestral, $k$ la curtosis y $n$ la población. Un valor $b > 0.555$ verifica una distribución bimodal (polarización). Adicionalmente se calculan el Índice de Cámara de Eco (fracción de aristas intra-grupo) y homofilia de interacciones.
Cada simulación queda guardada íntegramente en una base de datos SQLite estándar. La pestaña "Proceso de la IA" permite desplegar el prompt de sistema exacto, el estímulo visualizado, el razonamiento interno y la acción seleccionada por cada agente en cada ronda de la corrida.
Fijación de semilla pseudoaleatoria (random_seed) para aislar la variabilidad estocástica. Cada escenario completo se exporta en formato abierto .oasis.json, permitiendo a cualquier revisor o colega replicar la corrida exacta en su propio equipo o servidor.
En OASIS Studio la honestidad científica precede a la venta comercial. Definimos con precisión qué puede y qué no puede hacer esta plataforma:
Formula una pregunta en lenguaje natural o adjunta un documento. El asistente genera una hipótesis de escenario transparente y editable antes de simular.
Escribe tu interrogante de política o comunicación ("Si se restringe el acceso de vehículos en el centro histórico, ¿qué grupos protestan primero?") y opcionalmente adjunta un documento de contexto en PDF o Markdown.
Un modelo de lenguaje extrae los actores clave, sus tensiones e intereses, y estructura un escenario completo: población de agentes con posturas Likert, topología de red y guion de estímulos. Nada se ejecuta a ciegas: revisas y calibras cada variable.
La simulación corre en la red sandbox seleccionada. Los agentes interactúan ronda a ronda leyendo el feed, votando, respondiendo y modificando su postura mediante reglas sociométricas explícitas.
Recibes un informe exhaustivo: resumen ejecutivo, cronología de qué arquetipo reaccionó primero, métricas de polarización y cascada, y transcripciones textuales de las intervenciones. El informe enlaza a la corrida para continuar entrevistando a los agentes.
0.62 al faltar mediación técnica en el feed.
Límites exactos implementados en el núcleo de la plataforma. Prueba con el plan gratuito y escala según tus necesidades de investigación.
Diseñado para estudiantes y evaluación docente individual sin costo para el servicio.
Para investigadores, laboratorios de posgrado y equipos de análisis de opinión pública.
Respuestas directas sobre la tecnología, la infraestructura y el tratamiento de datos.
No obligatoriamente. Si dispones de Ollama ejecutándose en tu ordenador o servidor local, puedes realizar simulaciones completas sin gastar un solo centavo ni enviar datos a servidores externos. Si deseas utilizar modelos de última generación como Gemini 1.5, Claude 3.5 Sonnet o GPT-4o, puedes ingresar tus propias credenciales en la configuración de la cuenta.
Depende del modelo y la cantidad de agentes: en modo simulador sin inferencia, una corrida de 6 rondas tarda menos de 5 segundos. Con 12 agentes utilizando Ollama en un servidor estándar o con APIs comerciales paralelas, cada ronda dura típicamente entre 40 y 90 segundos.
Sí. Cada corrida puede publicarse con un identificador único que genera un enlace de solo lectura (/?public=<run_id>). Quienes tengan el enlace pueden navegar por el feed, explorar el grafo de relaciones y auditar las métricas sin necesidad de registrarse ni consumir cuotas de ejecución.
Absolutamente. Toda la información de tus corridas se almacena en esquemas SQLite estándar. Puedes descargar en cualquier instante el paquete completo de la simulación en un archivo ZIP con la base de datos cruda, tablas CSV, grafos de red en formato GEXF y el archivo .oasis.json para reproducir el experimento en cualquier instalación.
No, y somos enfáticos en ello: no es un oráculo predictivo. Es un laboratorio de ensayo exploratorio y análisis contrafactual. Permite a investigadores y comunicadores observar dinámicas emergentes (cámaras de eco, polarización, resistencia al cambio) bajo supuestos controlados, permitiendo identificar puntos ciegos antes de tomar decisiones en el mundo real.
OASIS (Open Agent Social Interaction Simulations) es una arquitectura de código abierto desarrollada y publicada por el consorcio internacional CAMEL-AI en 2024, diseñada para escalar simulaciones sociales con hasta un millón de agentes de lenguaje bajo licencia Apache 2.0. OASIS Studio es la capa de software integral que ofrece la interfaz de diseño de personas, control de ejecución, visualización de métricas, entrevistas y análisis experimental.