Outils AI交渉 simples et intuitifs

Explorez des solutions AI交渉 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

AI交渉

  • XianyuAutoAgent répond automatiquement aux demandes d'acheteurs sur Xianyu, gère les annonces et négocie les prix via IA.
    0
    0
    Qu'est-ce que XianyuAutoAgent ?
    XianyuAutoAgent intègre les modèles linguistiques d'OpenAI pour surveiller les messages entrants des acheteurs potentiels sur Xianyu, générer automatiquement des réponses contextuelles, gérer les dialogues de négociation de prix et mettre à jour les annonces. Les vendeurs configurent leurs identifiants de compte et règles de messagerie, puis l'agent fonctionne en continu pour assurer une communication rapide et cohérente, maximiser les taux de conversion et libérer du temps pour des activités de vente stratégique. Il supporte les configurations multi-comptes, les modèles de réponse personnalisables et peut être programmé pour fonctionner 24/7.
  • AI Haggler gère les appels pour vous, recueillant des informations et négociant des prix efficacement.
    0
    0
    Qu'est-ce que AI Haggler ?
    AI Haggler est une application web qui gère les appels téléphoniques vers les entreprises pour vous. Il peut demander des prix, vérifier la disponibilité, négocier de meilleures offres et même prendre des rendez-vous. Que vous ayez besoin d'un dentiste, d'un plombier ou d'une réservation d'hôtel de dernière minute, l'agent IA d'AI Haggler effectue les appels que vous évitez, vous faisant gagner du temps et potentiellement sécurisant des réductions. Vous choisissez simplement la tâche, l'IA passe les appels, et vous obtenez des rapports détaillés pour comparer et choisir les meilleures options.
  • Un cadre Python utilisant les LLMs pour évaluer, proposer et finaliser de manière autonome des négociations dans des domaines personnalisables.
    0
    0
    Qu'est-ce que negotiation_agent ?
    negotiation_agent fournit une boîte à outils modulaire pour construire des bots de négociation autonomes alimentés par des modèles de type GPT. Les développeurs peuvent spécifier des scénarios de négociation en définissant des éléments, des préférences et des fonctions d’utilité pour modéliser les objectifs de l’agent. Le cadre inclut des modèles d’agent prédéfinis et permet l’intégration de stratégies personnalisées, comprenant la génération d’offres, l’évaluation des contre-offres, les décisions d’acceptation et la clôture des accords. Il gère les flux de dialogue en utilisant des protocoles standardisés, supporte des simulations en lot pour des expériences de style tournoi, et calcule des métriques de performance telles que le taux d’accord, les gains d’utilité et les scores d’équité. L’architecture ouverte facilite l’échange des backends LLM sous-jacents et l'extension de la logique des agents à travers des plugins. Avec negotiation_agent, les équipes peuvent rapidement prototyper et évaluer des solutions de négociation automatisée dans le commerce électronique, la recherche et l’éducation.
Vedettes