Multi-Agent-Seller는 AI 에이전트를 활용한 전자상거래 협상 시뮬레이션을 위한 모듈형 환경을 제공합니다. 동적 가격 책정, 시간 기반 양보, 유틸리티 기반 의사결정 등 맞춤형 협상 전략을 갖춘 구매자와 판매자 에이전트가 포함되어 있습니다. 사용자는 맞춤형 프로토콜, 메시지 형식, 시장 조건을 정의할 수 있습니다. 프레임워크는 세션 관리, 제안 추적, 결과 로그, 시각화 도구를 내장하여 에이전트 상호작용을 분석할 수 있게 합니다. 머신러닝 라이브러리와 쉽게 연동되어 강화학습이나 규칙 기반 에이전트 전략 개발도 지원합니다. 확장 가능한 구조로 새로운 에이전트 유형, 협상 규칙, 시각화 플러그인을 추가할 수 있습니다. Multi-Agent-Seller는 멀티에이전트 알고리즘 테스트, 협상 행동 연구, AI 및 전자상거래 개념 교육에 이상적입니다.

ANAC-agents는 ANAC 자동 협상 에이전트 대회(ANAC)를 위해 여러 협상 에이전트 구현을 중앙 집중화한 Python 기반 프레임워크입니다. 리포지토리 내 각 에이전트는 유틸리티 모델링, 제안 생성, 양보 전략, 수락 기준에 대해 뚜렷한 전략을 구현하여 비교 연구와 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 합니다. 사용자들은 맞춤 이슈와 선호 프로필이 있는 협상 도메인을 정의한 후 쌍방 협상 또는 토너먼트 형식 경쟁을 시뮬레이션할 수 있습니다. 도구키트에는 설정 스크립트, 평가 지표, 협상 역학 분석을 위한 로깅 유틸리티가 포함되어 있으며, 연구자와 개발자는 기존 에이전트를 확장하거나 새로운 알고리즘을 시험하며, 외부 학습 모듈을 통합하여 전략적 결정과 자동 협상 분야의 혁신을 가속화할 수 있습니다.