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TrajGenAgent：分层LLM智能体实现高质量人类移动轨迹生成
人类移动轨迹数据在交通规划、城市管理和流行病防控中至关重要，但大规模真实轨迹采集成本高昂且涉及隐私问题，因此合成轨迹生成成为研究热点。现有基于大语言模型（LLM）的方法主要分为两类：一是通过提示工程利用LLM的零样本推理能力，但缺乏细粒度时空约束；二是对模型进行轨迹级微调，虽提升了统计精度，却计算成本高且可能削弱通用推理能力。
为突破这一困境，研究人员提出了 TrajGenAgent——一种无需模型微调的语义感知分层LLM智能体框架。该框架采用“协调者-执行者”两级架构：首先，LLM通过上下文学习，基于历史证据生成个体且与星期几条件关联的活动链；随后，一个确定性工作流将每个活动落地为完整访问记录，具体包括个性化兴趣点（POI）检索、距离感知位置选择、运动学感知旅行时间传播以及LLM驱动的停留时长估计。
为了更全面地评估生成轨迹的真实性，研究团队引入了基于异常检测的评估框架，使用两种互补检测器分别评估行为合理性和语义连贯性。实验表明，在基准数据集和大规模模拟数据集上，TrajGenAgent在时空保真度、语义连贯性以及个体行为真实感方面均显著优于代表性的神经网络和LLM基线方法，且无需更新模型参数。
这一成果已被 IEEE MDM 2026 接收，标志着合成轨迹生成从“统计近似”迈向“语义真实”的重要一步。TrajGenAgent 为隐私保护下的高保真数据生成提供了新范式，有望推动交通、城市计算和公共卫生领域的应用发展。