API · 回放数据表

AgriPolicyEnv.step 每个生产季把状态写入两张回放表（由 AgentSociety² 存储层自动建表 + 注册 dataset）。 analyze.py 直接读取这两张表计算处理效应。

agri_policy_agent_state（逐户 · 每步每农户一行）

列	类型	单位	说明
crop_mix_json	JSON	—	当前生产结构（作物→面积 亩）
planted_area_mu	REAL	亩	已种植面积合计
insured_area_mu	REAL	亩	投保面积合计
transfer_in_mu	REAL	亩	转入（租入）土地面积
transfer_out_mu	REAL	亩	转出（租出）土地面积
gross_revenue	REAL	元	农业毛收入
subsidy_income	REAL	元	生产 / 价格 / 流转补贴合计
insurance_payout	REAL	元	保险赔付收入
total_cost	REAL	元	成本合计（物化 + 保费 + 租入）
net_income	REAL	元	本季家庭净收入（含兼业）

除 crop_mix_json 外，均带 analysis_role="measure" 标记，便于平台侧自动分析。

agri_policy_env_state（村级 · 每步一行）

列	类型	单位	说明
avg_net_income	REAL	元	全体农户平均净收入
avg_subsidy_income	REAL	元	平均补贴收入
insurance_coverage_rate	REAL	—	投保面积 / 种植面积 的均值
avg_planted_area	REAL	亩	平均种植面积
n_planting_farmers	INTEGER	—	有种植行为的农户数
total_subsidy	REAL	元	全村补贴支出合计
weather_shock	REAL	—	本季天气冲击系数（负为减产）

元信息 run_meta.json

每个 (情景, 重复) 目录下的 run_meta.json 记录：

{
  "scenario_key": "combined",
  "scenario_label": "组合政策（直补+保险+流转）",
  "repeat": 0,
  "num_agents": 50,
  "seed": 42,
  "baseline_steps": 8,
  "policy_steps": 8,
  "tick_seconds": 7776000,
  "start_date": "2025-01-01T00:00:00",
  "phased": true,
  "policy": { "...": "..." },
  "economics_path": null,
  "run_dir": "results/combined/repeat_0",
  "finished_at": "2026-08-20T..."
}

analyze 用 baseline_steps 把 step 拆成基线期（step <= baseline_steps）与政策期（step > baseline_steps）。

运行进度与配置快照

每个 run_dir 下另有两个非回放文件，供可视化与复现使用：

run_progress.json（运行中每步更新，供 可视化 Web 轮询）：

{
  "scenario_key": "combined", "repeat": 0,
  "status": "running", "phase": "policy",
  "step": 10, "step_total": 16,
  "started_at": "2026-08-21T01:00:00", "updated_at": "2026-08-21T01:12:33"
}

config_snapshot.json（实验完成时写入）：该次运行生效的 policy 与标定参数（economics）快照， 与 run_meta.json 一起构成复现依据。

run_meta.json 还记录 model（LLM 模型名）与 code_commit（git HEAD），便于追溯运行时的代码版本。

示例查询

-- 某次实验的农户级净收入处理效应
SELECT agent_id,
       AVG(CASE WHEN step <= 8 THEN net_income END) AS base,
       AVG(CASE WHEN step  > 8 THEN net_income END) AS pol
FROM agri_policy_agent_state
GROUP BY agent_id;

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