Die besten AI交渉-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte AI交渉-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

AI交渉

  • XianyuAutoAgent antwortet automatisch auf Käuferanfragen auf Xianyu, verwaltet Einträge und führt KI-gesteuerte Preisverhandlungen durch.
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    Was ist XianyuAutoAgent?
    XianyuAutoAgent integriert OpenAI-Sprachmodelle, um eingehende Nachrichten potenzieller Käufer auf Xianyu zu überwachen, kontextbezogene Antworten automatisch zu generieren, Preisverhandlungsdialoge zu führen und Artikelangebote zu aktualisieren. Verkäufer konfigurieren ihre Kontodaten und Nachrichtenregeln, dann läuft der Agent kontinuierlich, um schnelle, konsistente Kommunikation zu gewährleisten, Konversionsraten zu maximieren und Zeit für strategisches Verkaufen freizusetzen. Es unterstützt Multi-Account-Setups, anpassbare Antwortvorlagen und kann für eine 24/7-Betrieb geplant werden.
  • AI Haggler übernimmt die Anrufe für Sie, sammelt Informationen und verhandelt Preise effektiv.
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    Was ist AI Haggler?
    AI Haggler ist eine Webanwendung, die die Telefonanrufe zu Unternehmen für Sie erledigt. Es kann nach Preisen fragen, die Verfügbarkeit überprüfen, bessere Angebote aushandeln und sogar Termine vereinbaren. Egal, ob Sie einen Zahnarzt, einen Klempner oder eine Last-Minute-Hotelbuchung benötigen, der KI-Agent von AI Haggler erledigt die Anrufe, die Sie vermeiden, und spart Ihnen Zeit und möglicherweise auch Rabatte. Sie wählen einfach die Aufgabe aus, die KI führt die Anrufe durch und Sie erhalten detaillierte Berichte, um die besten Optionen zu vergleichen und auszuwählen.
  • Ein Python-Framework, das LLMs nutzt, um Verhandlungen autonom zu bewerten, Vorschläge zu machen und abzuschließen, in anpassbaren Domänen.
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    Was ist negotiation_agent?
    negotiation_agent bietet ein modulares Toolkit zum Aufbau autonomer Verhandlungs-Bots, die von GPT-ähnlichen Modellen unterstützt werden. Entwickler können Verhandlungsszenarien durch Definition von Elementen, Präferenzen und Nutzenfunktionen spezifizieren, um die Ziele der Agenten zu modellieren. Das Framework umfasst vordefinierte Agenten-Vorlagen und ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Strategien, was Offer-Generierung, Gegenangebot-Bewertung, Annahmeentscheidungen und Deal-Abschluss umfasst. Es verwaltet Dialogflüsse mittels standardisierter Protokolle, unterstützt Batch-Simulationen für Turnier-ähnliche Experimente und berechnet Leistungsmetriken wie Einigungsrate, Nutzengewinne und Fairnessscores. Die offene Architektur erleichtert den Austausch der zugrunde liegenden LLM-Backends und die Erweiterung der Agentenlogik durch Plugins. Mit negotiation_agent können Teams schnell automatisierte Verhandlungslösungen in E-Commerce, Forschung und Bildungsumgebungen prototypisieren und evaluieren.
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