Multi-Agent-Seller предоставляет модульную среду для моделирования переговоров в электронной коммерции с использованием AI-агентов. Включает готовых агентов покупателя и продавца с настраиваемыми стратегиями переговоров, такими как динамическое ценообразование, уступки по времени и принятие решений на основе полезности. Пользователи могут определять собственные протоколы, форматы сообщений и рыночные условия. Фреймворк управляет сессиями, отслеживает предложения и ведет журнал результатов с встроенными средствами визуализации для анализа взаимодействий агентов. Легко интегрируется с библиотеками машинного обучения для разработки стратегий, позволяя экспериментировать с обучением с подкреплением или правилами. Расширяемая архитектура позволяет добавлять новые типы агентов, правила переговоров и плагины визуализации. Multi-Agent-Seller идеально подходит для тестирования алгоритмов с несколькими агентами, изучения поведения переговоров и преподавания концепций в областях AI и электронной коммерции.

Многопроagentская архитектура предоставляет масштабируемую и расширяемую платформу для определения, регистрации и координации нескольких AI-агентов, работающих совместно над общей целью. Включает брокер сообщений, управление жизненным циклом, динамическое создание агентов и настраиваемые протоколы коммуникации. Разработчики могут создавать специализированных агентов (например, сборщиков данных, NLP-обработчиков, лиц, принимающих решения) и интегрировать их в основной runtime для выполнения таких задач, как агрегация данных и автономные рабочие процессы. Модульная архитектура поддерживает расширения через плагины и интеграцию с существующими ML моделями или API.