Multi-Agent-Seller

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Multi-Agent-Sellerは、Pythonベースのフレームワークで、買い手と売り手のAIエージェント間のダイナミックな電子商取引交渉をシミュレートします。交渉プロトコル、価格戦略、オファーとカウンターオファーの交換を定義でき、結果のログと可視化をサポートします。開発者はエージェントの振る舞いをカスタマイズし、新しい戦略を統合したり、交渉結果を研究や教育、または商取引のミューリエントシステムのプロトタイピングに役立てたりできます。
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May 03 2025
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Multi-Agent-Sellerは、Pythonベースのフレームワークで、買い手と売り手のAIエージェント間のダイナミックな電子商取引交渉をシミュレートします。交渉プロトコル、価格戦略、オファーとカウンターオファーの交換を定義でき、結果のログと可視化をサポートします。開発者はエージェントの振る舞いをカスタマイズし、新しい戦略を統合したり、交渉結果を研究や教育、または商取引のミューリエントシステムのプロトタイピングに役立てたりできます。
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Multi-Agent-Sellerとは?

Multi-Agent-Sellerは、AIエージェントを使用した電子商取引交渉のシミュレーションに適したモジュール式環境を提供します。動的価格設定、時間に基づく譲歩、効用に基づく意思決定などのカスタマイズ可能な交渉戦略を備えた既製の買い手と売り手のエージェントを含みます。ユーザは独自のプロトコル、メッセージ形式、市場条件を定義可能です。フレームワークは、セッション管理、オファートラッキング、結果の記録と分析のための内蔵ビジュアリゼーションツールを備え、エージェント間のインタラクションを簡単に分析できます。機械学習ライブラリとも簡単に連携でき、強化学習やルールベースのエージェントの戦略開発に利用できます。この拡張性の高いアーキテクチャにより、新しいエージェントタイプ、交渉ルール、ビジュアリゼーションプラグインの追加が可能です。Multi-Agent-Sellerは、多エージェントアルゴリズムのテスト、交渉行動の研究、AIや電子商取引の概念を教えるのに最適です。

誰がMulti-Agent-Sellerを使うの?

  • マルチエージェントシステムのAI研究者
  • 機械学習エンジニア
  • AIと電子商取引の教育者
  • エージェントベースのモデリングを学ぶ学生
  • 交渉アルゴリズムのプロトタイプを作成する開発者

Multi-Agent-Sellerの使い方は?

  • ステップ1: GitHubからリポジトリをクローンします。
  • ステップ2: Python(3.7以上)と必要な依存関係をpypiでインストールします(pip install -r requirements.txt)。
  • ステップ3: 設定ファイルでエージェントのパラメータと交渉プロトコルを構成します。
  • ステップ4: シミュレーションスクリプトを実行します(python run_simulation.py)。
  • ステップ5: 生成されたログや可視化出力を分析に使用します。

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

Multi-Agent-Sellerの主な特長・利点

コア機能

  • プリセットの買い手・売り手AIエージェント
  • カスタマイズ可能な交渉プロトコル
  • 動的価格調整と譲歩戦略
  • セッション管理とオファートラッキング
  • 結果のログ記録と可視化ツール
  • 機械学習ライブラリとの連携

利点

  • 交渉戦略の迅速なプロトタイピング
  • 新しいエージェントやルールのための拡張可能なアーキテクチャ
  • インタラクションの容易な分析のためのビジュアリゼーション
  • 研究や教育に役立つサポート
  • オープンソースでカスタマイズ性が高い

Multi-Agent-Sellerの主な使用ケース・アプリケーション

  • マルチエージェント交渉に関する学術研究
  • AIと電子商取引の概念の教授
  • 交渉アルゴリズムのプロトタイピング
  • 強化学習戦略の実験
  • さまざまな市場条件下でのエージェントの動作のベンチマーク

Multi-Agent-SellerのFAQs

Multi-Agent-Seller会社情報

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  • Mesa
  • JADE
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