本期节目邀请到前 Gmail 产品负责人Reynold 同我们探讨Agent-Based Simulation（基于智能体的仿真），这项技术能让 AI 预测人类社会的未来，用成千上万个AI智能体去仿真人类群体的决策行为，不仅可以用来预测美国大选，也能用来模拟上市公司财报会。

我们从User Simulation在Google内部的早期实践出发，探讨了Agent系统兴起后传统测试框架为何失效，以及 User Simulation如何从数据生成、交互测试、用户旅程模拟到数字孪生和群体智能，呈现出五个层次的发展图景。围绕 User Simulation是否可替代A/B测试、能否用于产品上线前的pre-flight验证，以及它对定价、改版、营销决策的辅助价值展开了深入讨论。同时，我们也分析了User Simulation在游戏、电商DTC、企业SaaS等垂直场景中的落地可能，并探讨了模型能力提升对 User Simulation壁垒的影响、User Simulation自身存在的bias、过拟合问题等局限性。