文章主要内容和创新点主要内容本文旨在探究价值相似性对大型语言模型（LLMs）代理间关系建立的影响，通过两个实验验证“价值相似性越高，信任和人际亲密感越强”这一社会科学原则在人工社会中是否成立，并考虑语言（英语和日语）对结果的影响。初步实验：评估不同LLM、提示词设计（如系统提示/用户提示、第二人称/第三人称、是否包含价值定义）在控制价值方面的有效性，确定最优模型和提示设计。结果显示，Gemini模型在英语和日语中均表现出最高的价值可控性，且英语环境下的可控性普遍高于日语。主要实验：使用初步实验中确定的最优模型和提示设计，生成具有特定价值的LLM代理对，让其围绕“爱好”和“合作决策住房”两个主题对话后，通过问卷评估相互信任（trust）和人际亲密感（使用IOS量表）。结果证实，价值相似性越高的代理对，相互信任和亲密感评分越高，且这一趋势在两种语言中均存在，但存在语言差异（如日语环境下评分均值更高、标准差更小，反映日本文化对和谐的重视）。创新点优化价值控制的提示设计：系统验证了不同语言（尤其是日语）和提示词设计下的价值可控性，为计算社会科学在非英语语境的扩展提供了关键数据。验证价值相似性原则的跨人工社会适用性：定量证明了“价值相似性促进信任和关系建立”这一原则在LLM代理社会中成立，并揭示了其在不同语言中的普遍性与特殊性。搭建A
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