文章提出利用大语言模型智能体研究Homans社会交换理论的新范式。构建了包含情感亲和力、认知风格和社会价值取向的三智能体虚拟社会，通过结构化资源交换实验验证了理论六大核心命题。研究发现：理性决策者收益波动性高于经验型决策者；亲社会型智能体比亲自我型建立更稳定的交换网络；社会系统在信任破裂后表现出自适应韧性。通过真人-LMM智能体混合实验验证了社会交换系统的韧性机制，为跨学科研究提供了可控制、低成本的新路径。
社会交换理论作为理解人类文明形成的基础框架，传统研究面临现实性不足或实验成本高的双重挑战。文章提出创新解决方案：利用基于大语言模型的智能体构建可控虚拟社会。该方法突破传统基于智能体建模的认知简化局限，通过融合情感计算与决策推理机制，实现对社会交换行为的高保真模拟。研究首次在计算社会科学领域建立验证和拓展Homans理论的新范式。
智能体采用四层认知架构：BDI模型管理资源状态与目标；动态情感评分系统记录交互历史产生的亲密度变化；理性-经验量表实现认知风格量化（1-5分连续谱）；社会价值取向预设为亲自我或亲社会类型。记忆模块完整存储谈判承诺与履约记录，为决策提供历史依据。
虚拟社会包含3类资源与3个智能体，每轮包含两阶段：谈判阶段采用结构化对话框架（图2），允许最多三轮提案协商；交换阶段智能体独立决定履约程度。资源价值体系设计为组合增值模式：单资源值1分，双资源组合4分，三资源组合9分。实验运行10轮，动态记录资源分布与情感评分变化。
实验发现典型的三阶段演化模式：初始探索期呈现小额试探性交换；繁荣合作期形成信任强化正循环；终局阶段转向个体效用优先策略。在此框架下系统验证Homans六大命题：
成功命题体现为交换值从探索期（中位数3.83）到繁荣期（6.00）的56.5%跃升；价值命题反映为高信任组合维持终局阶段6.50的交换值；剥夺-饱足命题表现为资源稀缺时70%提案接受率降至充裕时的23%；攻击-认可命题揭示违约惩罚的梯度效应（轻微违约减少33.3%后续交易，严重违约断绝97%关系）。理性命题与刺激命题通过决策模式一致性获得验证。
理性智能体呈现收益高波动性（偶尔高收益伴随高风险），经验型智能体则保持收益稳定但难以突破中等水平。文章提出稳定性推论：现实社会中理性个体可能获得更高收益但面临更大损失风险，经验型个体则维持稳定适度收益。
亲自我型智能体违约率显著较高（主要表现承诺资源交付不足），亲社会型智能体则保持94%以上履约率。尽管亲自我型偶尔实现高个体收益（μ=300.3），亲社会型通过稳定交换网络获得更高均值（μ=343.0）和更集中分布（σ=84.1）。由此提出互惠性推论：基于互利原则的交换行为产生更高效资源分配系统。
在第10轮人为引入信任破裂事件后，系统经历短期交换衰减后通过自适应策略恢复稳态。智能体通过调整交换对象与规模重建平衡，证明资源依赖驱动的内在稳定性。据此提出韧性推论：成熟社会交换系统通过成员自适应维持稳定。
招募研究生与LLM智能体组成混合社会，在第10轮触发预设信任违约。观察显示：人类参与者与智能体均经历初期交换萎缩后逐步恢复稳定交易，验证了韧性推论的普适性。实验界面（图8）分离结构化提案与自由对话，通过价值比例报酬机制（报酬=10+V/6）激励参与。
研究证明LLM智能体能有效模拟复杂社会交换行为，验证并拓展了Homans理论。提出的三个推论揭示了认知风格、价值取向与系统韧性的交互机制。尽管当前实验环境简化（有限资源类型、结构化谈判），但建立的计算范式为社会科学研究提供可控、低成本的新路径，未来可扩展至文化差异、复杂交换场景等研究方向。