Herramientas AI交渉 de alto rendimiento

Accede a soluciones AI交渉 que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

AI交渉

  • XianyuAutoAgent responde automáticamente a las consultas de los compradores en Xianyu, gestionando listas y negociaciones de precios impulsadas por IA.
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    ¿Qué es XianyuAutoAgent?
    XianyuAutoAgent integra los modelos de lenguaje de OpenAI para monitorear los mensajes entrantes de posibles compradores en Xianyu, generar respuestas acordes al contexto, manejar diálogos de negociación de precios y actualizar las listas de artículos. Los vendedores configuran sus credenciales de cuenta y reglas de mensajería, y luego el agente funciona continuamente para garantizar comunicación rápida y coherente, maximizar las tasas de conversión y liberar tiempo para actividades estratégicas de venta. Soporta configuraciones de múltiples cuentas, plantillas de respuesta personalizables y puede programarse para operar 24/7.
  • AI Haggler maneja llamadas por ti, recopilando información y negociando precios de manera efectiva.
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    ¿Qué es AI Haggler?
    AI Haggler es una aplicación web que maneja las llamadas telefónicas a las empresas por ti. Puede preguntar sobre precios, disponibilidad, negociar mejores ofertas e incluso hacer citas. Ya sea que necesites un dentista, un fontanero o una reserva de hotel de última hora, el agente de IA de AI Haggler realiza las llamadas que evitas, ahorrándote tiempo y posiblemente asegurando descuentos. Simplemente eliges la tarea, la IA hace las llamadas y tú recibes informes detallados para comparar y elegir las mejores opciones.
  • Un marco en Python que usa LLMs para evaluar, proponer y finalizar negociaciones de forma autónoma en dominios personalizables.
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    ¿Qué es negotiation_agent?
    negotiation_agent proporciona un conjunto de herramientas modular para construir bots de negociación autónomos impulsados por modelos similares a GPT. Los desarrolladores pueden especificar escenarios de negociación definiendo elementos, preferencias y funciones de utilidad para modelar los objetivos del agente. El marco incluye plantillas predefinidas de agentes y permite integrar estrategias personalizadas, abarcando generación de ofertas, evaluación de contraofertas, decisiones de aceptación y cierre de acuerdos. Gestiona los flujos de diálogo mediante protocolos estandarizados, soporta simulaciones en lotes para experimentos estilo torneo y calcula métricas de rendimiento como tasa de acuerdo, ganancias de utilidad y puntuaciones de equidad. La arquitectura abierta facilita cambiar los backends LLM subyacentes y extender la lógica del agente a través de plugins. Con negotiation_agent, los equipos pueden crear rápidamente prototipos y evaluar soluciones de negociación automatizada en comercio electrónico, investigación y entornos educativos.
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