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negotiation_agent是一個利用大型語言模型來自動化談判對話的Python函式庫。它允許用戶定義包括項目和效用函數的談判領域,配置代理策略,並模擬端對端的談判流程。此框架提供內建的報價與還價協議、詳細的交易品質評估指標,以及用於自定義代理行為的可擴充元件,非常適合研究與原型製作。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 13 2025
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negotiation_agent是一個利用大型語言模型來自動化談判對話的Python函式庫。它允許用戶定義包括項目和效用函數的談判領域,配置代理策略,並模擬端對端的談判流程。此框架提供內建的報價與還價協議、詳細的交易品質評估指標,以及用於自定義代理行為的可擴充元件,非常適合研究與原型製作。
新增日期:
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May 13 2025
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概述
功能
常見問答
替代方案
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negotiation_agent 是什麼?
negotiation_agent提供一個模組化的工具包,用於構建由GPT類模型支援的自主談判機器人。開發者可以通過定義項目、偏好與效用函數來描述談判場景,並可使用預定義的代理範本或整合自訂策略,進行報價、評估還價、決策是否接受與達成交易。它使用標準化協議管理對話流程,支援批次模擬實驗,並計算協議率、效用增益與公平性等性能指標。開放式架構便於切換底層LLM後端和拓展代理邏輯。利用negotiation_agent,團隊能快速在電子商務、研究與教育場景中推行並評估自動化談判方案。
誰會使用 negotiation_agent?
多代理系統與博弈論領域的AI研究人員
原型談判機器人的開發者
尋求自動化談判功能的電子商務平台
學習談判策略與計算經濟學的學生
如何使用 negotiation_agent?
步驟1:使用 pip 安裝庫:pip install git+https://github.com/markvasin/negotiation_agent.git
步驟2:定義談判領域,指定項目與效用函數
步驟3:使用選定的LLM後端和策略建立代理
步驟4:通過執行 run_negotiation(agent1, agent2, domain) 開始談判
步驟5:使用提供的評估工具收集並分析談判指標
步驟6:可擴充範本類或插件,定制代理行為
平台
Linux
Mac
Windows
negotiation_agent 的核心特徵與益處
主要功能
包含項目與效用函數的領域建模
基於LLM的談判代理模板
標準化的報價與還價協議
支持團體模擬以進行錦標賽和實驗
性能指標:協議達成率、效用、或公平性
可擴充架構以自定義策略與插件
優點
快速原型化談判場景
與GPT類模型的無縫整合
可重現的評估與基準測試
高度客製化的代理行為
開放原始碼MIT授權
negotiation_agent 的主要使用案例與應用
電子商務中的自動價格談判
研究談判策略與結果
處理報價的客戶服務聊天機器人
經濟學課程中的教育模擬
negotiation_agent 的常見問答
什麼是negotiation_agent?
如何安裝negotiation_agent?
支援哪些LLMs?
如何定義談判領域?
我可以自訂代理策略嗎?
有哪些評量指標?
negotiation_agent支援批次模擬嗎?
是否包含範例領域?
系統需求有哪些?
negotiation_agent以何種許可證發布?
negotiation_agent 公司信息
markvasin
markvasin
http://markvasin.me
markvasin
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ParlAI negotiation tasks
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DealMaker by Microsoft
TacNegotiator
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