negotiation_agent는 대규모 언어 모델을 활용하여 협상 대화를 자동화하는 Python 라이브러리입니다. 사용자는 항목과 유틸리티 함수를 사용하여 협상 도메인을 정의하고, 에이전트 전략을 구성하며, 엔드투엔드 교섭 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 프레임워크는 제안과 역제안에 대한 내장 프로토콜, 거래 품질을 평가하는 상세 메트릭, 맞춤형 에이전트 행동을 위한 확장 가능 구성 요소를 제공하여 연구 및 프로토타이핑에 이상적입니다.
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negotiation_agent
negotiation_agent는 대규모 언어 모델을 활용하여 협상 대화를 자동화하는 Python 라이브러리입니다. 사용자는 항목과 유틸리티 함수를 사용하여 협상 도메인을 정의하고, 에이전트 전략을 구성하며, 엔드투엔드 교섭 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 프레임워크는 제안과 역제안에 대한 내장 프로토콜, 거래 품질을 평가하는 상세 메트릭, 맞춤형 에이전트 행동을 위한 확장 가능 구성 요소를 제공하여 연구 및 프로토타이핑에 이상적입니다.
추천
negotiation_agent란?
negotiation_agent는 GPT와 유사한 모델로 구동되는 자율 협상 봇을 구축하기 위한 모듈형 툴킷입니다. 개발자는 항목, 선호도, 유틸리티 함수를 정의하여 에이전트 목표를 모델링할 수 있으며, 사전 정의된 에이전트 템플릿을 사용하거나 맞춤 전략을 통합할 수 있습니다. 제안 생성, 역제안 평가, 수락 결정, 거래 종료를 지원하며, 표준화된 프로토콜로 대화 흐름을 관리하고, 토너먼트 형 실험을 위한 배치 시뮬레이션과 합의율, 유틸리티 향상, 공정성 점수와 같은 성과 지표를 계산합니다. 오픈 아키텍처를 통해 기본 LLM 백엔드 교체 및 플러그인을 통한 에이전트 논리 확장도 가능합니다. negotiation_agent를 통해 팀은 전자상거래, 연구, 교육 환경에서 자동화된 교섭 솔루션을 빠르게 프로토타입하고 평가할 수 있습니다.
negotiation_agent을 사용할 사람은?
- 다중 에이전트 시스템 및 게임 이론 분야의 AI 연구원
- 협상 봇 프로토타입을 개발하는 개발자
- 자동 협약 기능을 찾는 전자상거래 플랫폼
- 협상 전략 및 계산 경제학을 학습하는 학생
negotiation_agent 사용 방법은?
- 1단계: pip를 사용하여 라이브러리 설치: pip install git+https://github.com/markvasin/negotiation_agent.git
- 2단계: 항목 및 유틸리티 함수로 협상 도메인 정의
- 3단계: 선택한 LLM 백엔드와 전략으로 에이전트 인스턴스화
- 4단계: run_negotiation(agent1, agent2, domain)로 협상 실행
- 5단계: 제공된 평가 도구를 사용하여 협상 메트릭 수집 및 분석
- 6단계: 템플릿 클래스 또는 플러그인 확장을 통해 에이전트 행동 사용자 정의
플랫폼
- mac
- windows
- linux
negotiation_agent의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 항목과 유틸리티 함수를 이용한 도메인 모델링
- 협상을 위한 LLM 기반 에이전트 템플릿
- 표준화된 제안 및 역제안 프로토콜
- 토너먼트 및 실험을 위한 배치 시뮬레이션
- 성능 지표: 합의율, 유틸리티, 공정성
- 맞춤 전략 및 플러그인 확장을 위한 개방형 아키텍처
장점
- 신속한 협상 시나리오 프로토타이핑
- GPT 유사 모델과의 원활한 통합
- 재현 가능한 평가 및 벤치마킹
- 높이 맞춤화된 에이전트 행동
- 오픈소스 MIT 라이선스
negotiation_agent의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 자동 전자상거래 가격 협상
- 협상 전략 및 결과 연구
- 제안을 처리하는 고객 서비스 챗봇
- 경제학 수업용 교육 시뮬레이션
negotiation_agent의 자주 묻는 질문
negotiation_agent 회사 정보
negotiation_agent 리뷰
5/5
negotiation_agent의 주요 경쟁자와 대안은?
- ParlAI negotiation tasks
- Open Negotiator frameworks
- DealMaker by Microsoft
- TacNegotiator
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