Multi-Agent-Seller

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Multi-Agent-Seller es un framework en Python que permite simular negociaciones dinámicas de comercio electrónico entre agentes AI de comprador y vendedor. Admite definir protocolos de negociación, estrategias de precios, intercambios de ofertas y contraofertas, y registra resultados con visualización. Los desarrolladores pueden personalizar comportamientos de agentes, integrar nuevas estrategias y analizar resultados de negociación para investigación, educación o prototipado de sistemas multiagente en escenarios comerciales.
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May 03 2025
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Multi-Agent-Seller es un framework en Python que permite simular negociaciones dinámicas de comercio electrónico entre agentes AI de comprador y vendedor. Admite definir protocolos de negociación, estrategias de precios, intercambios de ofertas y contraofertas, y registra resultados con visualización. Los desarrolladores pueden personalizar comportamientos de agentes, integrar nuevas estrategias y analizar resultados de negociación para investigación, educación o prototipado de sistemas multiagente en escenarios comerciales.
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¿Qué es Multi-Agent-Seller?

Multi-Agent-Seller proporciona un entorno modular para simular negociaciones comerciales con agentes AI. Incluye agentes preconstruidos de comprador y vendedor con estrategias de negociación personalizables, como precios dinámicos, concesiones basadas en el tiempo y decisiones basadas en utilidad. Los usuarios pueden definir protocolos, formatos de mensaje y condiciones de mercado personalizados. El framework gestiona sesiones, seguimiento de ofertas y registros de resultados con herramientas de visualización integradas para analizar interacciones de agentes. Se integra fácilmente con bibliotecas de aprendizaje automático para desarrollo de estrategias, permitiendo experimentar con aprendizaje por refuerzo o agentes basados en reglas. Su arquitectura extensible permite añadir nuevos tipos de agentes, reglas de negociación y plugins de visualización. Multi-Agent-Seller es ideal para probar algoritmos multiagente, estudiar comportamientos de negociación y enseñar conceptos en AI y comercio electrónico.

¿Quién usará Multi-Agent-Seller?

  • Investigadores en AI en sistemas multiagente
  • Ingenieros en aprendizaje automático
  • Instructores en AI y comercio electrónico
  • Estudiantes aprendiendo modelado basado en agentes
  • Desarrolladores prototipando algoritmos de negociación

¿Cómo usar Multi-Agent-Seller?

  • Paso 1: Clona el repositorio desde GitHub.
  • Paso 2: Instala Python (3.7+) y dependencias con pip install -r requirements.txt.
  • Paso 3: Configura parámetros de agentes y protocolos en archivos de configuración.
  • Paso 4: Ejecuta el script de simulación (python run_simulation.py).
  • Paso 5: Accede a los logs y visualizaciones generados para análisis.

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características y Beneficios Clave de Multi-Agent-Seller

Las características principales

  • Agentes AI preconstruidos de comprador y vendedor
  • Protocolos de negociación personalizables
  • Precios dinámicos y estrategias de concesión
  • Gestión de sesiones y seguimiento de ofertas
  • Herramientas de registro y visualización de resultados
  • Integración con bibliotecas de aprendizaje automático

Los beneficios

  • Prototipado rápido de estrategias de negociación
  • Arquitectura extensible para nuevos agentes y reglas
  • Visualización para análisis fácil de interacciones
  • Soporta casos de investigación y educación
  • Código abierto y personalizable

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Multi-Agent-Seller

  • Investigación académica sobre negociación multiagente
  • Enseñanza de conceptos de AI y comercio electrónico
  • Prototipado de algoritmos de negociación
  • Experimentación con estrategias de aprendizaje por refuerzo
  • Benchmarking del comportamiento de agentes en condiciones de mercado variadas

FAQs sobre Multi-Agent-Seller

Información de la Compañía Multi-Agent-Seller

Reseñas de Multi-Agent-Seller

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¿Principales Competidores y Alternativas de Multi-Agent-Seller?

  • PettingZoo
  • Mesa
  • JADE
  • AgentVerse

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