여러 AI 에이전트가 가상 환경에서 상호작용하며 사회적·경제적·시스템적 결과를 시뮬레이션하는 기법. 실제 실행 전에 시나리오를 미리 테스트할 수 있다.
Stanford의 "Generative Agents"(2023) 논문이 이 분야를 열었다. 25명의 AI 에이전트가 가상 마을에서 생활하며 자율적으로 관계를 맺고 행동하는 실험이었다. 이후 시장 예측, 정책 영향 분석, 게임 테스팅, 소셜 다이나믹스 연구 등에 활용이 확대되고 있다. MiroFish 같은 도구는 멀티에이전트 시뮬레이션을 예측 엔진으로 활용한다.
신규 서비스 출시 전에 다양한 페르소나의 에이전트를 만들어 "이 서비스를 어떻게 사용할까"를 시뮬레이션하면 UX 문제를 미리 발견할 수 있다. 게임 개발에서 NPC 행동을 에이전트 시뮬레이션으로 테스트하거나, 경제 정책의 영향을 가상 경제 에이전트로 예측하는 것도 활용 사례다.