AiLibi 开源：可复现的 AI 社交推理模拟，附证据引用与评测数据

Daniel Keinan 发布开源项目 AiLibi，一个可复现的社交推理模拟与观战系统，7 名船员与 2 名内鬼由 LLM 驱动，通过 Claude Code 和 Codex 实现，Daniel 未手写生产代码。系统用确定性引擎和观察防火墙保证回放字节级可重建，100/100 样本回放可精确还原。2026-10-09 的 9 人对局记录显示，带证据引用的驱逐准确率为 24/24=1.0000，无证据时仅 20/42=0.4762；带有效引用的投票 410/410 可溯源。样本包含用 Qwen/Qwen3.6-27B 跑的两个 50 局锦标赛，作者强调这展示的是对认证事实的处理而非通用社交推理。